Responsabilidades  Desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis para ingestão, transformação e carregamento de grandes volumes de dados. Projetar e implementar soluções de data warehousing e data lakes utilizando tecnologias de nuvem e on-premise. Colaborar com cientistas de dados e analistas para otimizar o acesso e a performance de dados para modelos analíticos e relatórios. Monitorar e otimizar a infraestrutura de dados, garantindo a qualidade, segurança e disponibilidade dos dados. Implementar e gerenciar sistemas de orquestração de fluxos de trabalho de dados (e.g., Apache Airflow). Realizar troubleshooting e resolver problemas complexos relacionados à integração e processamento de dados. Participar da avaliação e seleção de novas tecnologias e ferramentas para o ecossistema de dados. Requisitos  Experiência comprovada (mínimo de 4 anos) com engenharia de dados, incluindo design e implementação de soluções de dados. Proficiência em linguagens de programação como Python ou Scala para manipulação e processamento de dados. Domínio em SQL avançado e experiência com bancos de dados relacionais (PostgreSQL, MySQL) e NoSQL (MongoDB, Cassandra). Experiência sólida com plataformas de nuvem (AWS, Azure ou GCP) e seus serviços de dados (e.g., AWS S3, EMR, Redshift, Glue; Azure Data Lake, Data Factory, Synapse; GCP BigQuery, Dataflow). Conhecimento em ferramentas e conceitos de Big Data (Apache Spark, Hadoop, Kafka). Experiência com ferramentas de orquestração de dados (Apache Airflow, Luigi, Prefect). Familiaridade com práticas de CI/CD e controle de versão (Git) em projetos de dados. Habilidades  Python SQL Apache Spark AWS/Azure/GCP Data Services Data Warehousing ETL/ELT Apache Airflow Kafka Git