Engenheiro de Dados Sênior | GCP - Híbrido RJ

Sobre a oportunidade

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior com sólida experiência em Google Cloud Platform (GCP) para atuar em projetos estratégicos de dados, analytics e modernização de ambientes analíticos.

Buscamos um profissional com perfil hands-on, capaz de atuar tanto na implementação técnica quanto na definição de arquitetura e boas práticas de engenharia de dados. O profissional trabalhará em conjunto com lideranças técnicas e áreas de negócio, participando da construção de soluções escaláveis para processamento, transformação e disponibilização de dados que suportem análises e dashboards corporativos.

Esta posição exige forte capacidade técnica, visão de arquitetura, autonomia na tomada de decisões e experiência na construção de ambientes modernos de dados em nuvem.

Principais responsabilidades

• Projetar, desenvolver e sustentar pipelines de dados em ambiente Google Cloud Platform.
• Construir e evoluir camadas de preparação, transformação e enriquecimento de dados.
• Desenvolver soluções para ingestão, processamento e disponibilização de dados em larga escala.
• Atuar na definição de arquitetura de dados e boas práticas de desenvolvimento.
• Implementar processos de qualidade, governança e observabilidade de dados.
• Trabalhar em conjunto com áreas de negócio, Analytics, BI e equipes multidisciplinares.
• Participar de discussões técnicas, definições de padrões e evolução da plataforma de dados.
• Garantir performance, escalabilidade, segurança e confiabilidade das soluções implementadas.
• Apoiar iniciativas relacionadas a Data Lake, Data Warehouse e Analytics.

Requisitos

• Experiência sólida em Engenharia de Dados.
• Conhecimento avançado em Google Cloud Platform (GCP).
• Experiência prática com:
  • BigQuery
  • Dataflow
  • Pub/Sub
  • Cloud Storage
  • Dataproc
  • Cloud Functions
  • Cloud Run
• Desenvolvimento utilizando Python.
• Conhecimento avançado em SQL.
• Construção e manutenção de pipelines de dados.
• Experiência com modelagem de dados.
• Vivência em ambientes de Data Lake e Data Warehouse.
• Conhecimento de arquitetura de dados moderna.
• Experiência com processamento de grandes volumes de dados.
• Conhecimento de práticas de governança, qualidade e observabilidade de dados.
• Vivência em projetos de transformação digital e ambientes cloud.

Diferenciais

• Apache Airflow.
• Cloud Composer.
• Terraform.
• Git e práticas de CI/CD.
• Kubernetes (GKE).
• Spark.
• Data Mesh.
• DataOps.
• Experiência em ambientes de missão crítica e alta disponibilidade.
• Conhecimento em Data Visualization e Analytics.