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Senior Data Engineer

São Paulo, SP
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Description

Pessoa Engenheira de Dados Sênior

Team: Dados - Eng. Analytics

Location: São Paulo

Commitment: Efetivo

Workplace Type: hybrid

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para liderar iniciativas estratégicas da nossa plataforma de dados. Esse(a) profissional terá um papel-chave na modelagem, organização e evolução da arquitetura de dados, garantindo que as informações sejam confiáveis, escaláveis e facilmente acessíveis para análises avançadas e tomada de decisão baseada em dados.

A posição exige forte capacidade técnica aliada à visão de negócio, atuando de forma próxima às áreas parceiras e contribuindo ativamente para a maturidade do nosso ecossistema de dados.

Dá uma olhada nos desafios que te esperam como Pessoa Engenheira de Dados Sênior aqui no BV:

  • Projetar, implementar e evoluir pipelines de dados eficientes e escaláveis, atendendo diferentes cenários (Lakehouse).
  • Desenvolver e manter pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados em ambientes GCP e Databricks.
  • Definir e aplicar padrões de modelagem de dados (relacional e dimensional), como Star Schema, Snowflake, Data Vault, com foco em performance e usabilidade.
  • Trabalhar em parceria com áreas de negócio para traduzir requisitos em modelos de dados claros e consistentes.
  • Garantir qualidade, governança, segurança e compliance dos dados ao longo de todo o ciclo de vida.
  • Monitorar e otimizar performance e custos em nuvem (FinOps).
  • Atuar como referência técnica em arquitetura de dados e boas práticas de engenharia.

E aí, se identificou? Agora gostaríamos de saber se você tem o perfil e os conhecimentos abaixo:

  • Experiência sólida e avançada em modelagem de dados (conceitual, lógica e física), especialmente em ambientes analíticos.
  • Conhecimento profundo em SQL e boas práticas de design para Data Warehouse / BigQuery.
  • Experiência com Python, Spark/PySpark para processamento de dados em larga escala.
  • Domínio do ecossistema GCP:
    BigQuery, Cloud Storage (GCS), Pub/Sub, Dataflow, Dataproc, Composer.
  • Experiência com CI/CD, versionamento e automação de pipelines.
  • Vivência com arquiteturas modernas de dados: Lakehouse, Data Mesh, Streaming.
  • Experiência com ferramentas de engenharia de dados e analytics:
    DBT, Airflow, Python, SQL, PySpark.

Pra gente conta como diferencial se você tiver:

  • Experiência com Databricks (Delta Lake, Unity Catalog, MLflow).
  • Atuação em Data Products, DataOps e FinOps.
  • Conhecimento em governança de dados, segurança e LGPD.
  • Vivência com IA aplicada a dados, como:
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • LLMOps
  • Vector stores, ingestão de conhecimento e avaliação de modelos
  • Agentes internos e modelos preditivos
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