O QUE ESSE PROFISSIONAL IRÁ FAZER?
Projetar, construir e manter pipelines de dados robustos (ETL/ELT) e modelos analíticos, desde a ingestão de fontes brutas até a camada de consumo (arquitetura medalhão: bronze, silver, gold).
Implementar e disseminar melhores práticas de desenvolvimento, testes, monitoramento e performance para dados em larga escala.
Criar validações, testes automatizados e tratamentos de erros para assegurar qualidade, integridade e consistência dos dados.
Garantir escalabilidade, resiliência, segurança e alta performance da plataforma e dos pipelines.
Documentar lógica de negócio, regras de transformação e fluxos de dados.
O QUE É NECESSÁRIO PARA A POSIÇÃO?
Experiência e conhecimento em BigQuery e DBT.
Experiência comprovada como Engenheiro(a) de Dados em ambientes de grande escala.
Domínio avançado de SQL (DDL, DML, otimização e estruturas complexas).
Maestria em Python para manipulação de dados e desenvolvimento de soluções de engenharia.
Experiência com ferramentas de orquestração, especialmente Apache Airflow.
Conhecimento sólido em arquitetura de dados e plataformas AWS ou GCP.
Vivência com Git e práticas de CI/CD aplicadas a projetos de dados.
Capacidade de projetar e implementar soluções de observabilidade e resiliência de dados.
O QUE SERIA UM DIFERENCIAL?
Inglês intermediário/avançado.
Experiência com outras ferramentas de orquestração ou workflow.
Certificações em cloud (AWS, GCP ou Azure).
Conhecimento em DataOps e práticas avançadas de monitoramento de dados.
Experiência com processamento distribuído (Spark, Databricks, Hadoop).