Engenheiro de Dados Sênior Bilíngue/Remoto

Engenheiro(a) de Dados Sênior – PJ / 100% Remoto

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para atuar em projetos estratégicos e de alta complexidade, com foco em arquitetura de dados moderna, pipelines escaláveis e performance em ambientes cloud. Buscamos um perfil sênior, com visão analítica, experiência prática e domínio técnico para tomar decisões arquiteturais, liderar iniciativas e influenciar boas práticas de engenharia de dados em escala.

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Principais Responsabilidades:

• Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados robustos, modulares e escaláveis.

• Implementar e manter soluções de dados em ambiente de cloud (preferencialmente Azure).

• Trabalhar com arquiteturas modernas de dados como Data Lake, Delta Lake e Lakehouse.

• Liderar a implementação de práticas de governança, qualidade e observabilidade de dados.

• Aplicar técnicas de otimização de performance e custo em grandes volumes de dados.

• Atuar como referência técnica junto ao time de dados e stakeholders técnicos.

• Suportar decisões de arquitetura, boas práticas de versionamento e CI/CD.

• Participar da definição e evolução da arquitetura de dados da empresa.

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O que esperamos de você:

• Experiência sólida (mínimo 5 anos) como Engenheiro(a) de Dados.

• Domínio da plataforma Azure (Data Factory, Data Lake Storage, Synapse, etc.).

• Experiência comprovada com Databricks e desenvolvimento com PySpark e/ou Scala.

• Forte entendimento de arquitetura Medallion, modelagem de dados e pipelines de dados.

• Conhecimento avançado em SQL, performance tuning e tratamento de dados transacionais.

• Experiência com CI/CD, versionamento (Git) e deploy automatizado em ambientes de dados.

• Capacidade de atuar de forma autônoma, propondo melhorias e liderando tecnicamente iniciativas.

• Inglês intermediário/avançado (para participar com clientes do exterior)

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Diferenciais:

• Certificações em Azure, Databricks ou engenharia de dados.

• Experiência com ferramentas de observabilidade e DataOps.

• Familiaridade com dbt, Snowflake ou BigQuery.

• Experiência em ambientes regulados (ex: financeiro, saúde, telecom).

• Participação em projetos de arquitetura de dados corporativa ou migração para Lakehouse.