Engenheiro(a) de Dados Sênior (Plataforma de Dados para IA)

🔥 0 minutos atrás

Candidatar-se

Encontrar Vagas Remotas Similares

Configurar Alerta de Email para Novas Vagas

📊 Verifique sua pontuação de currículo para esta vaga

Melhore suas chances de conseguir uma entrevista verificando sua pontuação de currículo antes de se candidatar.

Enviar Currículo

Applaudo

SiteLinkedInTodas as Vagas

501 - 1000 funcionários

Fundada em 2013

💼 Consultoria

📣 Marketing

📦 Logística

Consulting • Marketing • Logistics

A Applaudo é uma empresa de desenvolvimento de software nearshore que ajuda empresas a acelerar sua transformação digital. Com mais de uma década de experiência, a Applaudo faz parceria com algumas das marcas mais admiradas do mundo para simplificar soluções de TI, otimizar custos de entrega e modernizar sua infraestrutura digital. A empresa oferece uma gama de serviços, incluindo design de inovação e experiência, desenvolvimento e manutenção, garantia de qualidade, soluções em nuvem, inteligência artificial e cibersegurança. A Applaudo é conhecida por sua expertise em soluções de dados e modernização de aplicativos, e tem uma forte presença em indústrias como esportes, mídia e entretenimento, varejo, bens de consumo embalados e serviços financeiros. Com sede em Austin, TX, e escritórios em San Salvador, a Applaudo combina talento de desenvolvimento de software de alto nível com tecnologia de ponta para impulsionar o crescimento dos negócios de seus clientes.

Descrição

• Refatorar schemas e tabelas existentes para eliminar duplicidade e melhorar a consistência dentro da Medallion Architecture • Otimizar e reorganizar pipelines do Airflow para maior confiabilidade e desempenho • Construir, manter e aprimorar modelos dbt que alimentam análises downstream e funcionalidades de produto • Implementar estratégias de agregação e pré-computação para melhorar tempos de resposta de dashboards e do chat • Fazer perfilamento e tuning de performance de queries no Snowflake para suportar uma plataforma responsiva em escala de produção • Melhorar eficiência, escalabilidade e custo-benefício geral do data warehouse • Implementar testes e validação de qualidade de dados para identificar problemas antes que cheguem à produção • Diagnosticar e resolver problemas de dados em produção, assumindo as correções até a resolução • Assumir responsabilidade de ponta a ponta pelas soluções, da implementação à estabilidade em produção

🎯 Requisitos

• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação ou área relacionada é desejável, ou experiência profissional equivalente • Mais de 5 anos de experiência como Engenheiro de Dados trabalhando com plataformas de dados em escala de produção • Experiência comprovada em refatorar schemas em produção e executar migrações de dados seguras e compatíveis com ambiente de produção • Experiência prática consolidando e deduplicando dados dentro de uma Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold) • Forte expertise em Snowflake, incluindo perfilamento de queries, ajuste de performance, dimensionamento de warehouses, clustering e otimização de custos • Experiência sólida com dbt, incluindo design de modelos, modelos incrementais, materializações e testes • Experiência no desenvolvimento e refatoração de DAGs do Airflow e operação de pipelines em produção • Habilidades avançadas em SQL e experiência em diagnosticar e resolver problemas de performance em produção • Proficiência prática em Python para tarefas de engenharia de dados • Experiência com Git e práticas de CI/CD em ambiente de produção • Capacidade de trabalhar com pipelines e schemas não documentados ou em evolução • Fortes habilidades de comunicação para explicar decisões técnicas e trade-offs • Inglês em nível Intermediário-Avançado a Avançado (B2+/C1) para discussões técnicas • Certificação Snowflake SnowPro é um diferencial • Certificação dbt Analytics Engineering é um diferencial • Experiência com ferramentas de lineage de dados como Monte Carlo, OpenLineage ou dbt Docs é um diferencial • Conhecimento em ferramentas de BI ou camadas semânticas é um diferencial • Experiência com CDC ou pipelines de dados em streaming é um diferencial • Experiência em suportar plataformas de dados por trás de produtos de IA, LLMs ou produtos conversacionais é um diferencial