Buscamos um Especialista Sênior em Banco de Dados, com sólida experiência em ambientes de altíssimo volume de dados, para atuar como referência técnica em performance, modelagem, escalabilidade e sustentabilidade de custos.
Esta é uma posição estratégica, voltada a profissionais que já enfrentaram cenários críticos em produção e que possuem capacidade técnica para diagnosticar e resolver rapidamente gargalos complexos de banco de dados.
Contexto e foco da posição:
Buscamos alguém que tenha vivência real em bancos com bilhões ou trilhões de registros, ingestão massiva diária de dados e desafios constantes de escala, performance e custo computacional.
Responsabilidades:
• Desenvolver e manter a infraestrutura de dados com foco em alta performance, escalabilidade e robustez.
• Diagnosticar e resolver problemas críticos de banco de dados em produção.
• Atuar como referência técnica para o time em decisões de modelagem e arquitetura de dados.
• Corrigir problemas históricos de modelagem e decisões técnicas que impactam a performance.
• Atuar rapidamente quando o banco de dados se torna gargalo da aplicação e afeta o cliente final.
• Garantir que as soluções adotadas sejam eficientes e sustentáveis em termos de custo computacional.
Requisitos Técnicos Obrigatórios:
• Experiência sólida com bancos de dados relacionais e NoSQL.
• Forte domínio de PostgreSQL (PostGIS é desejável).
• Experiência com MongoDB e ElasticSearch.
• Proficiência em SQL avançado.
• Experiência com Python para análise e pipelines de dados.
• Vivência comprovada com grandes volumes de dados em ambientes críticos de produção.
• Forte experiência em otimização de consultas, indexação e tuning de banco de dados.
Diferenciais:
• Experiência com ferramentas de processamento distribuído (Spark ou Hadoop).
• Experiência na construção de pipelines de ETL de grande volume.
• Familiaridade com APIs geoespaciais como Mapbox e Google Earth Engine.
• Conhecimento da biblioteca GDAL.
Dados espaciais e geometrias:
É desejável que o profissional tenha alguma familiaridade com dados geométricos, especialmente no tratamento de geometrias com erro topológico provenientes de fontes externas.
Não é obrigatório que seja especialista no tema, mas é essencial que tenha interesse, curiosidade técnica e capacidade de aprender rapidamente.
Perfil comportamental esperado:
• Alta autonomia técnica.
• Perfil mão na massa.
• Forte capacidade analítica.
• Conforto em lidar com problemas grandes, complexos e críticos.
• Experiência prévia com ambientes de produção desafiadores.
• Capacidade de tomar decisões técnicas sob pressão.
Formação Acadêmica:
Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Geoprocessamento ou áreas correlatas.