[Job-29175] Engenheiro(a) de Dados SENIOR, Brasil

🇧🇷 Brazil, BR Sur site IT Publié Mai 4, 2026

Postuler

LieuBrazil, BR

Mode de travailSur site

CatégorieIT

Catégorie ITIngénieur data

LanguePortuguês

Publié4 mai 2026

Dernière vérification8 mai 2026

Somos especialistas em transformação tecnológica, unindo expertise humana à IA para criar soluções tech escaláveis. Com mais de 8,000 CI&Ters ao redor do mundo, já formamos parcerias com mais de 1,000 clientes durante nossos 30 anos de história. Inteligência Artificial é nossa realidade. Importante: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente. Sobre o Desafio: O projeto consiste na migração e modernização de um legado massivo (baseado em Azure/Databricks) para uma nova arquitetura no Google Cloud Platform (GCP). Você atuará na construção de uma fundação de dados moderna, seguindo princípios de Data Mesh, arquitetura medalhão (Raw/Silver/Gold) e forte governança, garantindo a desativação do legado e a habilitação de novas capacidades de IA e Analytics. Principais Responsabilidades: 1. Migração e Modernização Analisar e migrar pipelines e notebooks (Spark/Databricks) Refatorar ou reescrever processos para: SQL / Dataform e Dataflow 2. Desenvolvimento de Pipelines (ETL/ELT) Criar transformações no BigQuery + Dataform Construir camadas: Silver (Trusted) e Gold Garantir qualidade, deduplicação e padronização 3. Ingestão de Dados (Batch & Streaming) Implementar ingestão com: Dataflow (Apache Beam) para eventos (Kafka/Event Hubs)Datastream (CDC) Trabalhar com a persistência de dados na camada Raw utilizando tabelas Iceberg gerenciadas pelo BigLake. 4. Automação e Infraestrutura Provisionar recursos com Terraform (IaC) Gerenciar pipelines com CI/CD (GitHub Actions) Seguir modelo deIngestion Factory e repositórios por domínio 5. Qualidade e Governança Implementar testes no Dataform Garantir: Catalogação e linhagem (Dataplex) Compartilhamento seguro (Analytics Hub) Requisitos Obrigatórios: SQL avançado (preferencialmente BigQuery) Experiência com GCP: BigQuery, GCS, Dataflow, Cloud Composer (Airflow) Python + Apache Spark Conhecimento em: Data Lakehouse Modelagem de dados Particionamento Formatos (Parquet, Avro, Iceberg) Experiência com: Git e CI/CD Diferenciais : Dataform ou DBT Experiência com Databricks Terraform (IaC) Streaming e eventos (Kafka / Event Hubs) Governança e segurança: Dataplex, IAM, VPC Service Controls O que você vai encontrar : Ambiente com alto volume de dados (petabytes) Migração de milhares de objetos Uso de tecnologias modernas: BigLake, Analytics Hub, Gemini Atuação em Data Mesh com domínios bem definidos #LI-LL1