Engenheiro de Dados GCP Sênior - Remoto
Dataside
Descrição da vaga
Papel na empresa
O Engenheiro de Dados GCP Sênior na Dataside atua como referência técnica nos projetos, apoiando o Tech Lead e contribuindo para o desenvolvimento da equipe e disseminação de conhecimento. Possui autonomia para tomar decisões técnicas de ponta a ponta, garantindo entregas escaláveis, eficientes e alinhadas às necessidades do cliente.
Além de desenvolver soluções robustas de engenharia de dados, atua na definição de arquiteturas, otimização de pipelines, gestão de custos e melhoria contínua dos ambientes de dados. Realiza mentorias, revisões técnicas e compartilha boas práticas com o time.
Com visão estratégica sobre o valor dos dados, conecta as soluções técnicas aos objetivos de negócio, atuando como parceiro consultivo dos clientes e propondo soluções que impulsionem resultados.
Responsabilidades
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Atuar como referência técnica nos projetos, conduzindo decisões arquiteturais e técnicas com autonomia.
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Apoiar o Tech Lead na liderança técnica e estratégica das iniciativas.
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Projetar, desenvolver e otimizar pipelines de dados batch e streaming utilizando os serviços do Google Cloud Platform.
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Realizar revisões técnicas aprofundadas, disseminar boas práticas e apoiar o desenvolvimento de profissionais do time.
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Definir arquiteturas de dados escaláveis, resilientes e eficientes, considerando volume, performance e custo.
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Construir estratégias de melhoria de performance e otimização de custos em ambientes GCP.
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Diagnosticar gargalos técnicos e operacionais, propondo soluções sustentáveis.
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Trabalhar com múltiplas integrações, APIs, sistemas distribuídos e grandes volumes de dados.
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Garantir boas práticas de segurança, governança, qualidade e observabilidade dos dados.
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Comunicar soluções técnicas de forma clara para diferentes níveis de interlocução, incluindo áreas de negócio, tecnologia e gestão.
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Atuar de maneira consultiva junto aos clientes, identificando oportunidades de evolução e melhoria dos ambientes de dados.
Requisitos
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Experiência sólida em projetos de Engenharia de Dados de alta complexidade.
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Experiência avançada com Google Cloud Platform (GCP) e seus principais serviços de dados e analytics.
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Forte domínio de Python e SQL avançado.
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Experiência avançada com Apache Spark e processamento distribuído de dados.
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Experiência com BigQuery, incluindo modelagem, otimização de consultas e gestão de custos.
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Vivência na construção e orquestração de pipelines de dados utilizando Cloud Composer (Apache Airflow) e/ou Workflows.
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Experiência com processamento de dados batch e streaming.
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Conhecimento em arquitetura de Data Lakes, Data Warehouses e Lakehouse.
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Experiência com integração de dados via APIs RESTful e sistemas distribuídos.
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Conhecimento de práticas de CI/CD, versionamento de código e infraestrutura como código.
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Conhecimento de técnicas de modelagem de dados, como Data Vault, modelagem dimensional e 3NF.
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Experiência com governança, segurança, qualidade e observabilidade de dados.
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Capacidade de atuar em contextos de alta complexidade, com autonomia e visão arquitetural.
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Boa comunicação e habilidade para interagir com clientes e diferentes áreas da organização.
Hard Skills
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Google Cloud Platform (GCP): domínio dos serviços de dados e analytics da plataforma.
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BigQuery (avançado): otimização de consultas, particionamento, clustering, slots, materialized views, query execution plans e controle de custos.
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Cloud Storage (GCS): arquitetura de Data Lakes, organização, armazenamento e ciclo de vida dos dados.
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Dataflow: processamento distribuído, pipelines batch e streaming, Apache Beam e otimização de jobs.
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Dataproc: gerenciamento de clusters, processamento distribuído e execução de workloads com Apache Spark.
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Pub/Sub: arquitetura orientada a eventos, mensageria e processamento em tempo real.
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Cloud Composer: orquestração de pipelines de dados com Apache Airflow.
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Cloud Functions e Cloud Run: desenvolvimento e execução de serviços e componentes serverless.
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Dataplex: governança, descoberta, organização e gerenciamento de dados.
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Dataform: desenvolvimento, transformação e gerenciamento de pipelines SQL no BigQuery.
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Python: desenvolvimento avançado, boas práticas de engenharia de software, modularização e reutilização de componentes.
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Apache Spark: processamento distribuído, otimização de jobs, particionamento, caching, broadcast joins e gerenciamento de recursos.
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SQL avançado: tuning, otimização de consultas, modelagem e análise de planos de execução.
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Modelagem de dados: Data Vault, modelagem dimensional, 3NF e arquiteturas orientadas a eventos.
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Bancos de dados: experiência com bancos relacionais e NoSQL.
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CI/CD: Git, GitHub Actions, GitLab CI ou Cloud Build.
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Infraestrutura como código: Terraform e/ou ferramentas equivalentes.
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Qualidade e observabilidade: testes de dados, monitoramento, logging e ferramentas como Great Expectations, Prometheus e Grafana.
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Arquitetura de dados: Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse, Data Mesh e Data Products.
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Segurança e governança: IAM, gerenciamento de permissões, criptografia, controle de acesso e políticas de governança no GCP.
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Otimização de custos: análise de consumo, dimensionamento de recursos e utilização de ferramentas de monitoramento e controle financeiro da GCP.
Soft Skills
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Liderança técnica e influência estratégica.
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Capacidade de aprender rapidamente e atuar em diferentes contextos tecnológicos.
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Clareza e profundidade na comunicação com áreas técnicas e de negócio.
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Postura consultiva, com escuta ativa e proatividade.
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Espírito de colaboração, mentoria e desenvolvimento de pessoas.
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Autonomia na tomada de decisões e resolução de problemas complexos.
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Organização, foco em entregas e alto senso de responsabilidade.
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Inglês intermediário
Certificações Desejáveis
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Google Cloud Professional Data Engineer.
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Google Cloud Associate Cloud Engineer.
Diferenciais
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Google Cloud Professional Cloud Architect.
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Google Cloud Professional Cloud Database Engineer.
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Experiência com arquiteturas modernas de dados em GCP.
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Experiência com Databricks integrado ao Google Cloud.
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Vivência com implementação de estratégias Data Mesh e Data Products.
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Experiência em projetos de migração de ambientes on-premises ou outras clouds para GCP.
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Experiência com otimização avançada de custos e performance em ambientes BigQuery e Dataflow.
O que oferecemos:
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Valorizamos cada voz e cada pessoa, porque sabemos que a diversidade nos torna mais inovadores e fortes.
