Senior Data Engineer Analytics, Brazil

Somos especialistas em transformação tecnológica
, unindo expertise humana à IA para criar soluções tech escaláveis. Com mais de 8,000 CI&Ters ao redor do mundo, já formamos parcerias com mais de 1,000 clientes durante nossos 30 anos de história. Inteligência Artificial é nossa realidade.

Importante
: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente.

• Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados (batch e streaming) para ingestão, transformação e disponibilização de dados para analytics e consumo por aplicações.
• Construir e evoluir modelagem analítica (camadas bronze/silver/gold, data marts, star schema, wide tables), garantindo consistência, documentação e reuso.
• Implementar boas práticas de qualidade de dados (testes, validações, contratos, SLAs/SLOs, monitoramento de freshness/completeness/accuracy) e atuar na resolução de incidentes com RCA.
• Definir e manter governança técnica de dados: catálogo, linhagem, versionamento, nomenclatura, ownership, políticas de acesso e trilha de auditoria.
• Otimizar performance e custo em consultas e pipelines (particionamento, clustering, incremental loads, materializações, tuning de jobs).
• Apoiar o ciclo completo de entrega (discovery → desenvolvimento → validação → operação), alinhando requisitos de negócio com necessidades técnicas e garantindo previsibilidade.
• Colaborar com times de BI/Analytics na definição de métricas, dimensões, fatos e camada semântica, assegurando rastreabilidade de indicadores.
• Viabilizar e operacionalizar casos de uso com IA/ML.
• Integrar fontes e sistemas (APIs, bancos, filas, eventos, arquivos), garantindo segurança, idempotência, tolerância a falhas e rastreabilidade ponta a ponta.
• Produzir e manter documentação técnica e funcional relevante para auditoria, suporte e transferência de conhecimento.

• Experiência comprovada como Data Engineer com foco em Analytics (construção de pipelines, modelagem e disponibilização para consumo).
• Domínio de SQL e boa base em Python (ou linguagem equivalente) para engenharia de dados e automação.
• Experiência com orquestração e desenho de workflows (ex.: Airflow, Dagster, Prefect ou similar).
• Experiência com data warehouses/lakehouses e formatos/arquiteturas analíticas (ex.: Big Query/Snowflake/Databricks/Spark; Parquet/Delta/Iceberg).
• Vivência com ETL/ELT, cargas incrementais (CDC quando aplicável), particionamento e otimização de performance/custo.
• Conhecimento de boas práticas de qualidade e confiabilidade (testes de dados, observabilidade, métricas, gestão de incidentes e RCA).
• Experiência com versionamento (Git) e práticas de entrega (code review, padrões de branch, CI básico).
• Boa comunicação verbal e escrita para interação com áreas técnicas e stakeholders, com capacidade de traduzir necessidades em entregáveis claros.

• Experiência em cloud (preferencialmente GCP, mas vale AWS/Azure), incluindo IAM, redes básicas e custos.
• Experiência com dbt (modelagem, testes, documentação) e boas práticas de camada semântica/metrics layer.
• Experiência com streaming (Kafka/Pub Sub/ Kinesis), processamento incremental e arquiteturas orientadas a eventos.
• Familiaridade com Data Governance e ferramentas de catálogo/linhagem (ex.: Data Catalog, Collibra, Amundsen, Open Lineage/Marquez).
• Experiência com MLOps/LLMOps (monitoramento, avaliação, drift, versionamento de dados/modelos, pipelines de treinamento e deploy).
• Experiência com RAG e embeddings, construção de pipelines de indexação, e práticas de segurança para GenAI (PII redaction, prompt injection awareness, controles de acesso).
• Experiência com testes de performance de consultas e pipelines, e estratégias de otimização de custos.
• Vivência em ambientes ágeis (Scrum/Kanban) e colaboração próxima com Product Owner/PM para priorização baseada em valor e risco.
• Uso de ferramentas de apoio (incluindo IA) para acelerar documentação, sumarização de pipelines/SQL, geração de casos de teste e apoio à análise — com validação técnica humana.

#LI-RR2

Midsenior

• Plano de saúde e odontológico;
• Vale alimentação e refeição;
• Auxílio-creche;
• Licença…