A **Engenharia de Dados** é uma área corporativa responsável por construir, gerenciar e disponibilizar produtos de dados com qualidade para fins analíticos. Trata\-se de uma área estratégica da TI, que habilita o trabalho com dados com abordagem transversal. **Responsabilidades e atribuições** * **Referência Técnica:** Atuar como referência técnica de Engenharia de Dados, orientando times, disseminando boas práticas e impulsionando a evolução tecnológica. * **Arquitetura e Design E2E:** Desenhar, construir e manter arquiteturas resilientes e fluxos de integração (batch e streaming), garantindo a confiabilidade do dado da origem ao destino. * **Visão Holística e de Negócio:** Prover visão 360 no contexto de dados, traduzindo requisitos de negócio em arquiteturas técnicas de alto impacto e mitigações de riscos. * **Alinhamento Institucional:** Alinhar soluções com as áreas corporativas de TI (Arquitetura, Segurança da Informação, FinOps, Operações/DevOps), garantindo conformidade e governança. * **Modelagem e Otimização:** Realizar estudos de impacto em modelos compartilhados, evitando redundâncias, garantindo alta performance e zelando pela integridade da informação. * **Gestão Financeira Cloud (FinOps):** Acompanhar e otimizar custos computacionais e de armazenamento em nuvem, garantindo eficiência orçamentária dos projetos. * **Gestão de Fornecedores e Qualidade:** Direcionar a atuação de Fábricas de Software/Fornecedores, garantindo o cumprimento de prazos, padrões de arquitetura e qualidade dos entregáveis. * **Gestão de Mudanças e Estabilidade:** Coordenar procedimentos de Gestão de Mudanças (GMUD), monitorar a estabilidade, performance e aplicar medidas preventivas e corretivas. * **Exposição de Dados e APIs:** Desenvolver e manter interfaces (APIs, conectores e camadas semânticas) para consumo seguro de dados por sistemas de BI, Analytics e Machine Learning. * **Sustentação e Operação de Soluções Críticas:** Assegurar a estabilidade, performance e observabilidade dos pipelines em produção, atuando prontamente no diagnóstico e resolução de incidentes críticos para garantir os SLAs acordados com o negócio. * **Disponibilidade e Resposta a Incidentes:** Atuar em intervenções pontuais de manutenção ou resolução de incidentes excepcionalmente fora do horário comercial. **Requisitos e qualificações** * **Formação Acadêmica:** Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação, Análise de Sistemas ou áreas correlatas de TI. * **Arquitetura Cloud (GCP):** Domínio comprovado do ecossistema de dados na Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub e Dataproc). * **Linguagens e Manipulação de Dados:** Forte experiência e fluência em Python e SQL Avançado para construção, otimização e manutenção de pipelines de dados complexos. * **Processamento Distribuído:** Vivência prática em processamento de dados em lote (batch) e tempo real (streaming) utilizando Apache Spark (PySpark) ou frameworks equivalentes. * **Modelagem de Dados:** Domínio em modelagem de dados (Dimensional, Star Schema, Snowflake, Medallion Architecture / Lakehouse) e conceitos estruturais de Data Warehouses e Data Lakes. * **Orquestração e Qualidade:** Experiência prática na criação de DAGs/pipelines com Apache Airflow e implementação de testes automatizados e regras de qualidade de dados. * **Entrega E2E (Ponta a Ponta):** Experiência completa no ciclo de vida de produtos de dados, desde o levantamento e especificação de requisitos junto às áreas de negócio até a implantação, observabilidade e sustentação em produção. * **Versionamento e DataOps:** Conhecimento prático em Git, controle de versão e conceitos de integração/entrega contínua (CI/CD / DataOps). **Será legal também se você tiver:** * **Especialização:** Pós\-graduação, MBA ou Especialização em Engenharia de Dados, Arquitetura de Dados, Big Data ou Cloud Computing. * **Ecossistema Multi\-Cloud:** Experiência prática ou conhecimento nas plataformas Microsoft Azure (Synapse, Data Factory, Databricks) e/ou Oracle Cloud Infrastructure (OCI). * **Transformação Moderna de Dados:** Experiência com a ferramenta dbt (data build tool) para transformação, modelagem e documentação na camada de Analytics. * **Infraestrutura como Código (IaC):** Conhecimento em provisionamento e automação de infraestrutura utilizando Terraform. * **Certificações Oficiais:** Certificações ativas de nuvem, tais como *GCP Professional Data Engineer* ou *Azure Data Engineer Associate*. * **Metodologias Ágeis:** Vivência prática de trabalho em ambientes ágeis (Scrum / Kanban). **Informações adicionais** * **Vale Alimentação e Refeição Flexíveis;** * **Plano de Saúde;** * **Plano Odontológico e Odontox;** * **Wellhub e TotalPass;** * **Academia Bio Ritmo exclusiva para Colaboradores:** no Complexo Matriz; * **Participação nos Lucros \- PLR;** * **Programa de Ações: Porto em Ação:** complementar à PLR até 2030; * **Quadras de Areia e Poli