Dados da vaga Engenheiro De Dados Pleno em SP

Destaques importantes

1. Área e especialização profissional: Informática, TI, Telecomunicações - Processamento de Dados
2. Nível hierárquico: Analista
3. Local de trabalho: São Paulo, SP
4. Regime de contratação de tipo Efetivo – CLT
5. Jornada Período Integral
6. Modelo de Trabalho: Home office
7. Estamos procurando uma pessoa de Engenharia de Dados que curta transformar dados complexos em pipelines robustos, garantir qualidade, governança e segurança, e apoiar times a tomar decisões baseadas em dados confiáveis.
8. Se você gosta de ambientes dinâmicos, com autonomia, troca constante e espaço para testar soluções, essa vaga é para você.
9. Como será o dia a dia?
10. Construir e sustentar pipelines de dados (ETL/ELT), ingerindo informações de fontes distintas e garantindo consistência e qualidade;
11. Modelar, organizar e otimizar dados em bancos estruturados e não estruturados, aplicando conceitos de modelagem relacional e dimensional;
12. Implementar práticas de governança, monitoramento e segurança de dados, incluindo alertas e acompanhamento de indicadores de integridade;
13. Trabalhar com metadados e arquitetura de dados, garantindo que cada camada (raw, silver, gold) esteja confiável e pronta para uso estratégico;
14. Colaborar com times de dados e áreas de negócio para traduzir requisitos em soluções técnicas robustas;
15. Sustentar e evoluir pipelines dentro da arquitetura medalhão, garantindo performance e escalabilidade;
16. Participar de projetos principais, incluindo construção da camada gold de dados, transformando dados brutos em informações estruturadas e utilizáveis para analytics.
17. O que buscamos?
18. Experiência sólida em SQL e Python;
19. Conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais;
20. Experiência com modelagem de dados e arquitetura de pipelines (ETL/ELT);
21. Conhecimento em orquestração de workflows;
22. Experiência com arquitetura medalhão e construção de camadas de dados (raw ? silver ? gold);
23. Capacidade de abstrair problemas complexos em soluções estruturadas de dados;
24. Pensamento analítico e visão holística sobre o ciclo de vida dos dados;
25. Comunicação clara e objetiva, essencial em times remotos;
26. Perfil colaborativo e orientado a soluções.
27. Diferenciais:
28. Experiência com AWS (S3, Glue, Redshift, etc.);
29. Vivência em projetos de grandes volumes de dados;
30. Experiência com Data Lake e transformação de dados em camadas estruturadas.
31. Competências comportamentais:
32. Pensamento analítico e estruturado;
33. Capacidade de trabalhar de forma colaborativa;
34. Organização, autonomia e senso de prioridade;
35. Habilidade de transformar problemas complexos em soluções práticas e escaláveis.

Valorizado

1. Escolaridade Mínima: Ensino Superior