Engenheiro (a) de Dados Sênior (Data Architecture)

🔥 0 minutos atrás

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏳ Contrato/Temporário

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 12%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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CrafTech Smart Solutions

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201 - 500 funcionários

Fundada em 2010

💼 Consultoria

📦 Logística

📣 Marketing

Consulting • Logistics • Marketing

A CrafTech Smart Solutions é uma consultoria de tecnologia especializada em transformação digital, aumento de equipe de TI e soluções de inovação personalizada. Com cerca de 15 anos de experiência e um vasto conjunto de profissionais terceirizados, a empresa opera um laboratório de inovação para desenvolver softwares sob medida, modernização de sistemas e integrações de IA para clientes empresariais em setores como logística, fintech e varejo.

Descrição

• Projetar, construir e manter pipelines de ingestão e transformação orquestrados em Apache Airflow, com padrões consistentes de retry, idempotência, alerta e SLA • Desenvolver e evoluir modelos de transformação em dbt sobre o data warehouse, organizando as camadas staging, intermediate e marts com testes e documentação • Implementar ingestões de fontes heterogêneas, incluindo bancos transacionais, APIs de terceiros, arquivos regulatórios e planilhas operacionais • Instrumentar observabilidade dos dados: freshness, volumetria, quebras de contrato e reconciliação entre origem e destino • Definir e defender o modelo de dados do warehouse, incluindo chaves, granularidade, historização (SCD) e tratamento de correções retroativas • Estabelecer padrões de distribuição, ordenação e particionamento no MPP e garantir sua aplicação • Desenhar camadas e contratos de dados entre times, definindo fonte da verdade, permissões de escrita e exposição para BI • Conduzir tuning de performance e custo, incluindo análise de planos, filas/WLM, concorrência, manutenção, reescrita de queries e materializações • Avaliar e recomendar tecnologias considerando trade-offs explícitos, custos e custo de saída • Implementar controles automatizados de qualidade e reconciliações para relatórios a clientes e respostas a reguladores • Garantir linhagem e rastreabilidade ponta a ponta, da origem e versão do código até os números exibidos em painéis • Aplicar controles de acesso, segregação por sensibilidade e conformidade com LGPD, CVM, BACEN, BSM e políticas internas de compliance • Documentar decisões arquiteturais (ADRs) e manter o dicionário de dados atualizado

🎯 Requisitos

• Ensino superior completo • SQL avançado de verdade: window functions, CTEs recursivas, leitura de plano de execução, diagnóstico de skew e de spill em disco • Python para engenharia de dados: código modular, testável e versionado (não apenas notebooks) • Familiaridade com pandas/polars, tipagem e testes automatizados • Apache Airflow em produção: autoria de DAGs, sensores, backfill, gestão de dependências e de falhas • Data warehouse MPP em nuvem — Redshift preferencialmente; Snowflake, BigQuery ou Databricks são aceitos com disposição para se aprofundar em Redshift • dbt ou ferramenta equivalente de transformação versionada, com testes • Modelagem dimensional (Kimball) com domínio real: fato vs. dimensão, granularidade, SCD tipos 1/2, tabelas ponte, snapshots • Git e cultura de code review; CI/CD aplicado a dados • Modelagem e diagnóstico de performance: você sabe explicar por que uma query está lenta e provar a correção com números antes e depois • Experiência no mercado financeiro (diferencial)

🏖️ Benefícios

• 20 dias de ausência programada • TotalPass