Data Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Fevereiro 25

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 44%

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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RevenueBase

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11 - 50 funcionários

Fundada em 2021

💼 Consultoria

📣 Marketing

☁️ SaaS

💰 $6.000.000 Seed Round - RevenueBase em 2022-04

Consulting • Marketing • SaaS

A RevenueBase é uma empresa de infraestrutura de dados para produtos de go-to-market B2B que fornece dados de empresas e contatos atualizados continuamente, APIs e ferramentas de dados (incluindo verificação de e-mail) para fortalecer equipes de marketing, vendas e operações. Oferece dados B2B verificados e atualizados, além de insights acionáveis para melhorar o alcance, aumentar as taxas de conversão, reduzir as taxas de rejeição e manter a qualidade dos dados para plataformas GTM e fluxos de trabalho orientados por IA.

Descrição

• Build and maintain production-ready data pipelines using DBT, Snowflake, and modern orchestration tools. • Own data engineering features end-to-end, from implementation through optimization and deployment. • Fix and improve existing pipelines - identify bottlenecks, resolve issues, and enhance performance. • Drive automation initiatives across the data stack to accelerate delivery and reduce manual interventions. • Provide 2nd line support for B2B customers - investigate data issues, clarify edge cases, and ensure customers can trust their data. • Design and implement new data import pipelines as we expand our data source coverage. • Implement data quality improvements - validation, monitoring, and testing to ensure reliable, accurate data delivery. • Contribute to code reviews, architectural discussions, and data engineering best practices.

🎯 Requisitos

• 3+ years of professional data engineering experience • Strong fundamentals in SQL, data modeling, Python and ETL/ELT principles • Must have: DBT - hands-on experience building and maintaining transformation pipelines • Nice to have: Snowflake • Databricks • AWS (S3, Lambda, Glue, etc.) • Prefect or similar orchestration tools (Airflow, Dagster) • Solid understanding of data quality principles, testing strategies, and monitoring practices. • Comfortable working in a fast-moving, remote-first environment.

🏖️ Benefícios

• Competitive compensation based on experience • Meaningful ownership and long-term growth opportunities • Flexible working hours • Fully remote-friendly team • Direct collaboration with founders and core engineering leadership.