Engenheiro de Dados Sênior

Somos a Donnes, especializada em recrutamento e seleção ágil.
Atuamos conectando profissionais a empresas em momentos estratégicos de crescimento.

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para atuar em uma multinacional do setor de tecnologia e distribuição, com operação estruturada, presença internacional e alto volume transacional. A empresa possui uma plataforma de dados já consolidada e em constante evolução, com foco em governança, estabilidade, performance e geração de valor para áreas estratégicas como Comercial, Operações, Financeiro e Produto.

O momento é de fortalecimento da engenharia de dados, com foco em padronização, confiabilidade e evolução arquitetural.

Sobre o dia a dia:  

• Desenvolver, manter e evoluir pipelines de dados escaláveis utilizando Airflow como principal ferramenta de orquestração;
• Criar integrações robustas entre múltiplas fontes de dados, garantindo consistência, auditoria e qualidade;
• Atuar na modelagem e transformação de dados para camadas analíticas e operacionais;
• Garantir estabilidade e observabilidade de pipelines críticos, reduzindo incidentes e aumentando a confiabilidade da plataforma;
• Contribuir com boas práticas de versionamento, automação, testes e padrões arquiteturais;
• Trabalhar em parceria com Engenharia de Software, Arquitetura, Produto e áreas de negócio na priorização e entrega de demandas;
• Participar de decisões técnicas que impactam a evolução da arquitetura de dados;
• Apoiar a modernização de processos legados e a melhoria contínua da plataforma.

• Experiência sólida em Engenharia de Dados, preferencialmente em ambientes corporativos de média ou grande complexidade;
• Vivência prática na construção, manutenção e evolução de pipelines de dados em produção;
• Experiência com Apache Airflow, incluindo criação, manutenção e monitoramento de DAGs;
• Domínio de Python para ingestão, transformação e processamento de dados;
• Conhecimento em ETL/ELT, modelagem de dados e estruturação de camadas analíticas;
• Experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais;
• Vivência com otimização de queries, performance e qualidade de dados;
• Familiaridade com ambientes cloud, preferencialmente Azure;
• Experiência com Git, versionamento e práticas de CI/CD;
• Vivência com automações, observabilidade e monitoramento de pipelines;
• Capacidade de atuar de forma colaborativa com diferentes áreas técnicas e de negócio.

Diferenciais que somam pontos:

• Experiência com Kafka, Spark ou dbt;
• Conhecimento em práticas de DataOps e observabilidade;
• Conhecimento em infraestrutura como código (IaC);
• Certificações em cloud.