Engenheiro(a) de Dados Sênior

🕒 Abril 21

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 30%

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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Data Meaning

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51 - 200 funcionários

💼 Consultoria

📦 Logística

☁️ SaaS

Consulting • Logistics • SaaS

A Data Meaning é uma empresa especializada em acelerar cargas de trabalho analíticas para negócios, ajudando-os a aumentar a produtividade e a focar em tarefas de alto valor. A companhia oferece serviços gerenciados, soluções de expert-on-demand e programas de enablement & training para ajudar organizações a lidar com volumes maiores de trabalho e adotar novas tecnologias de forma eficaz. Com mais de 20 anos de experiência e mais de 800 projetos concluídos, a Data Meaning oferece expertise em governança e estratégia de dados, alinhando iniciativas de dados aos objetivos do negócio. A empresa ataca gargalos de produtividade e oferece soluções para o setor público e outros segmentos, melhorando a eficiência e o compliance. Seus serviços são projetados para ajudar empresas a terceirizar tarefas rotineiras, aumentar o engajamento das equipes e impulsionar a eficiência do trabalho por meio de skills e frameworks especializados.

Descrição

• Desenvolver e manter pipelines ELT usando Snowflake, Python e Apache Airflow • Implementar lógica de ingestão e transformação de dados para pipelines em batch e incrementais • Converter transformações SQL existentes em modelos dbt • Implementar frameworks de testes do dbt (schema, relationship, freshness) • Participar de walkthroughs de pipelines e sessões de transferência de conhecimento com a equipe atual • Documentar pipelines de dados e procedimentos operacionais • Apoiar a transição de pipelines gerenciados por fornecedores para a propriedade da Data Meaning • Monitorar pipelines de produção e fluxos de trabalho de dados • Diagnosticar falhas em pipelines e problemas operacionais • Aperfeiçoar monitoramento, alertas e confiabilidade operacional • Implementar validações automatizadas de dados e verificações de qualidade • Apoiar o desenvolvimento de um framework de qualidade de dados

🎯 Requisitos

• 8+ anos de experiência em Engenharia de Dados • Experiência prática com Snowflake • Experiência com Apache Airflow • Forte conhecimento de SQL (nível avançado) • Fortes habilidades de programação em Python • Experiência construindo: pipelines ELT, transformações em Data Warehouse, pipelines em batch e incrementais, pipelines de ingestão de dados • Experiência em ambientes de nuvem (preferência por AWS)

🏖️ Benefícios

• Arranjos flexíveis de trabalho • Cultura de trabalho colaborativa, inclusiva e orientada à inovação