Senior Data Engineer

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🕒 Novembro 9, 2025

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AGENTIC

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11 - 50 funcionários

Fundada em 2017

🤖 Inteligência Artificial

🤝 B2B

🏢 Corporativo

Artificial Intelligence • B2B • Enterprise

AGENTIC é uma série de conferências e eventos B2B focada na era da IA autônoma, reunindo líderes empresariais, desenvolvedores, reguladores e fornecedores para explorar e operacionalizar agentes de IA, IA generativa e automação. O evento oferece palestras, workshops, mesas-redondas executivas e um "Vibe Lounge" interativo para apresentar ferramentas, permitir demonstrações práticas e promover conexões mensuráveis e focadas em resultados entre compradores e fornecedores de soluções em indústrias como saúde, finanças, varejo, manufatura, mídia e governo. AGENTIC enfatiza um crescimento baseado na confiança, governança responsável de IA e estratégias práticas de implantação para ajudar organizações a adotarem IA em larga escala.

Descrição

• Design, build, and maintain scalable ETL/ELT pipelines from diverse ERP sources into centralized Data Lakes and Warehouses • Develop connectors for structured/semi-structured data using Python, SQL, APIs, or middleware solutions • Implement bronze, silver, and gold layers for ingestion, cleaning, and curated datasets • Organize data structures for optimized use in Power BI and AI systems • Align global units of measure (lbs, kg, packaging, linear feet) across products and regions • Execute data deduplication, enrichment, and harmonization from disparate systems • Work closely with the Data Architect Lead on schema definitions, partitioning strategies, and infrastructure design • Set up and maintain sandbox/staging environments for safe testing • Provide ready-to-use, clean datasets to support BI dashboards and AI/ML use cases • Document pipeline architectures, data transformation logic, and integration points clearly • Ensure adherence to data governance policies and assist with metadata management

🎯 Requisitos

• 7+ years of experience in enterprise-scale data engineering • Strong proficiency in SQL (Advanced) and Python for Data Processing • Spark or Databricks for distributed data workflows • Cloud platforms such as Azure Data Lake/Blob, Synapse, or equivalents • ETL orchestration tools like Azure Data Factory (ADF), Airflow, or dbt • API integrations and data ingestion from ERP systems (e.g., NetSuite, QuickBooks, Salesforce, RF Smart, etc.) • Demonstrated experience with master data frameworks, unit conversion, and ERP-to-warehouse mapping • Handling both structured and unstructured data • Data modeling best practices (star schema, snowflake schema, etc.) • Fluent English (C1 level) – required for daily client calls and clear technical documentation • Strong interpersonal and collaboration skills to work with cross-functional teams (BI, QA, DevOps, Business Analysts)

🏖️ Benefícios

• Professional development