Modelo de descrição de vaga
Engenheiro(a) de dados
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Escolha uma tecnologia para incluir responsabilidades, requisitos e ferramentas da stack nesta descrição. O modelo base continua o mesmo.
Sobre a vaga
Você vai projetar e construir a infraestrutura de dados que o resto da empresa usa para tomar decisões: pipelines que levam dados dos sistemas de origem até o data warehouse, transformações que tornam o dado bruto utilizável e as ferramentas que mantêm tudo confiável. Você se importa com qualidade de dados, disponibilidade dos pipelines e com analistas e cientistas de dados confiando nos números.
Responsabilidades
- Projetar e construir pipelines ETL/ELT que ingerem dados de APIs, bancos, streams de eventos e arquivos
- Modelar e manter um data warehouse limpo e documentado em Snowflake, BigQuery ou Redshift
- Escrever e otimizar transformações em SQL com dbt ou frameworks similares
- Construir e gerenciar a orquestração dos fluxos com Airflow, Dagster ou Prefect
- Implementar checagens de qualidade, detecção de anomalias e alertas para falhas nos pipelines
- Trabalhar com analistas e cientistas de dados para entender as necessidades e entregar bases confiáveis
- Manter a documentação de schemas, linhagem e dependências dos pipelines
Requisitos
- 3 anos ou mais de engenharia de dados construindo pipelines em produção
- SQL avançado: window functions, CTEs, otimização de consultas e modelagem de schema
- Domínio de Python para processamento de dados e scripts
- Experiência com pelo menos um data warehouse moderno: Snowflake, BigQuery ou Redshift
- Familiaridade com ferramentas de orquestração: Airflow, Dagster ou Prefect
- Conhecimento de modelagem de dados: star schema, slowly changing dimensions e event sourcing
- Experiência com serviços de dados em AWS, GCP ou Azure
- Comunicação clara, escrita e falada, com o time e com as áreas de negócio
Diferenciais
- Experiência com dados em streaming: Kafka, Kinesis ou Pub/Sub
- Familiaridade com dbt para transformações e testes em SQL
- Contato com ferramentas de governança e catálogo de dados: Atlan, DataHub ou similares
- Conhecimento de Spark ou outros frameworks de processamento distribuído
- Inglês para comunicação com o time e leitura de documentação técnica
Ferramentas e fluxo de trabalho
- Git e GitHub para versionamento do código dos pipelines e dos modelos dbt
- VS Code ou Cursor com assistente de IA (GitHub Copilot ou similar), com todo código e SQL gerados revisados antes do merge
- Airflow, Dagster ou Prefect para orquestração
- Jira, Linear ou similar para tarefas e planejamento de sprints
- Pipelines de CI/CD para testes e deploy automáticos das transformações
- dbt para desenvolvimento e testes das transformações em SQL
- Snowflake, BigQuery ou Redshift como data warehouse principal
O que oferecemos
- Remuneração compatível com o mercado e com a sua experiência
- Contratação PJ ou CLT, a combinar
- Trabalho 100% remoto, com horário flexível
- Auxílio home office para equipamento e internet
- Plano de saúde e odontológico
- Vale-refeição ou vale-alimentação
- Verba anual para cursos, eventos e certificações
- Férias remuneradas (CLT) ou recesso remunerado (PJ)
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