ANALISTA DE ENGENHARIA DE DADOS SR - Híbrido

Na Inmetrics, a inovação e a excelência operam lado a lado em um ambiente de trabalho colaborativo, saudável e dinâmico. Nossa cultura valoriza:📚 Aprendizado constante🗣️ Transparência na comunicação🔄 Flexibilidade para desenvolvimento contínuoNosso time é apaixonado por tecnologia e comprometido com entregas de valor real para os clientes. O diferencial da Inmetrics é a eficiência digital.💛 Pessoas são o nosso maior ativo, por isso investimos em oportunidades que vão além de salário competitivo, oferecendo benefícios diferenciados e um ambiente saudável, reconhecido por nossos colaboradores.👉 #VemPraInmetricsResponsabilidades e atribuiçõesSobre a vagaBuscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para integrar nosso time de dados, responsável por construir e manter pipelines robustos de ingestão, transformação e disponibilização de dados em ambiente Google Cloud Platform.ResponsabilidadesProjetar, desenvolver e manter pipelines de extração de dados de múltiplas fontes (PostgreSQL, APIs REST, arquivos flat, SaaS e outras)Modelar e otimizar datasets no BigQuery, garantindo performance e custo-eficiênciaImplementar arquiteturas de dados escaláveis utilizando serviços GCP (Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer/Airflow, Cloud Functions)Garantir qualidade, rastreabilidade e governança dos dadosColaborar com times de Analytics e Ciência de Dados no desenvolvimento de soluções orientadas a dadosDocumentar arquiteturas, pipelines e decisões técnicasRequisitos e qualificaçõesRequisitosExperiência sólida com GCP, especialmente BigQuery (modelagem, particionamento, clustering, otimização de queries)Domínio em Python para desenvolvimento de pipelines e scripts de ETL/ELTExperiência com extração de dados de bancos relacionais (PostgreSQL, MySQL) e APIs RESTConhecimento em orquestração de pipelines (Apache Airflow / Cloud Composer)Familiaridade com dbt ou ferramentas similares de transformaçãoExperiência com controle de versão (Git) e boas práticas de engenharia de softwareDiferenciaisExperiência com Dataflow (Apache Beam) ou SparkConhecimento em Terraform ou outras ferramentas de IaCVivência com práticas de DataOps e CI/CD para pipelines de dadosFamiliaridade com streaming de dados (Pub/Sub, Kafka)