Engenheiro de Dados - Híbrido

Saia na frente:

CANDIDATE-SE

Vaga ofertada por parceiro do Jobbol:
A posição é para um parceiro nosso Uma Fintech no setor de consórcio com mais de R$ 100 milhões investidos, líder do seu segmento no Brasil.Tipo de contratação:CLT + benefíciosAtuação híbrida (região de Pinheiros, SP) Vaga: Analytics Engineer (Foco em Engenharia de Dados) Sobre a vagaA empresa possui uma infraestrutura de dados sólida que sustenta operações críticas do negócio mas que foi desenhada há alguns anos e precisa evoluir.
Procuramos uma pessoa Analytics Engineer com forte background em engenharia de dados, automações, DevOps e governança, que tope o desafio de assumir, revisar e melhorar nosso ecossistema de dados, garantindo que ele continue escalável, eficiente e confiável.Responsabilidades do(a) Analytics Engineer:Desenhar, construir e manter pipelines de dados em Airflow (ELT/ETL, orquestração, monitoramento, retry, alertas).Gerir ingestão de dados usando Airbyte, criando novos conectores quando necessário.Modelar e otimizar bases relacionais (PostgreSQL, MySQL) garantindo performance e governança.Administrar recursos AWS (S3, RDS, Glue, Lambda, IAM, CloudWatch, etc.) adotando boas práticas de custo e segurança.Documentar arquitetura, linhagem e glossário de dados; evangelizar melhor uso dos dados em squads de produto e negócios.Monitorar métricas de uso, performance e custo; apresentar planos de melhoria contínua.Requisitos obrigatórios:Domínio de Python para scripts, automação e testes.SQL avançado e sólido entendimento de modelagem relacional.Experiência prática em AWS (S3, RDS, Glue Data Catalog, IAM, CloudWatch).Vivência consistente em Apache Airflow (versões 2.x) DAGs dinâmicas, sensores, macros, best practices.Experiência com Airbyte ou ferramenta similar de ingestão.Mentalidade DevOps: Git, revisão de código, containers (Docker) e pipelines de CI/CD.Conhecimento de boas práticas de segurança de dados e compliance (LGPD).Diferenciais que amamos:Conhecimento em Terraform para provisionamento AWS.Experiência com streaming (Kafka, Kinesis) ou mensageria (SQS).Noções de Data Ops, Data Contracts e observabilidade.