Engenheiro(a) Sênior de QA – Dados & Analytics

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🔥 21 minutos atrás

🌐 Portugal, Brasil – Remoto

🇵🇹 Portugal – Remoto 🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🔧 Engenheiro de QA (Qualidade de Software)

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Vigil

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51 - 200 funcionários

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📣 Marketing

Consulting • Healthcare • Marketing

A Vigil é uma consultoria de tecnologia especializada em engenharia de software e transformação em cloud. Nosso foco é criar produtos digitais excepcionais que gerem valor para o negócio, com um compromisso contínuo com a inovação. A Vigil valoriza reconhecimento, valorização, equilíbrio entre vida pessoal e trabalho e oportunidades de crescimento, assegurando a felicidade e a motivação de suas equipes. Convidamos os clientes a colaborar conosco para dar vida aos seus projetos.

Descrição

• Definir e implementar estratégias de qualidade e validação de dados em pipelines de dados, data lakes e data warehouses • Testar dados ao longo de todo o ciclo de vida para verificar precisão, completude, consistência e integridade • Validar pipelines ETL/ELT e transformações de dados desde os sistemas de origem até plataformas analíticas downstream • Desenvolver e executar testes de validação e reconciliação de dados de ponta a ponta • Utilizar SQL para validação de dados, reconciliação e investigação • Implementar contratos de dados, validação de esquema e detecção de anomalias em conjunto com equipes de engenharia • Apoiar a automação da qualidade de dados usando frameworks como Great Expectations • Realizar testes exploratórios de dados e investigar discrepâncias entre sistemas e ambientes • Validar saídas de BI e análises com base nos dados subjacentes • Apoiar testes de migração de dados em larga escala e garantir a integridade dos dados durante transições para a nuvem • Definir e monitorar critérios de validação, SLAs de atualização de dados (data freshness) e métricas de qualidade • Contribuir para estratégias de observabilidade de dados, lineage, governança e monitoramento • Identificar problemas recorrentes de qualidade de dados e propor melhorias de processo com as equipes de engenharia • Apoiar testes de performance para desempenho de consultas, escalabilidade e confiabilidade em plataformas de dados • Contribuir para testes relacionados à segurança, privacidade e conformidade de dados quando necessário • Atuar como parte de uma equipe ágil de desenvolvimento de software com Data Engineers, Analysts, Software Engineers e demais stakeholders

🎯 Requisitos

• Experiência profissional sólida em QA em projetos com foco em dados • Experiência prática em testar pipelines de dados, processos ETL/ELT e transformações de dados • Forte conhecimento de SQL para validação de dados, reconciliação e troubleshooting • Compreensão de workflows de engenharia de dados e arquiteturas de data lake/data warehouse • Experiência em testar APIs, integrações e fluxos de dados em ambientes de nuvem como GCP, AWS ou Azure • Experiência com frameworks de qualidade de dados como Great Expectations ou similares • Experiência em validar dados entre múltiplos sistemas e identificar causas raiz de discrepâncias • Compreensão de validação de saídas de BI e analytics usando ThoughtSpot, Power BI, Looker ou Tableau • Fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas com excelente atenção a detalhes • Excelentes habilidades de comunicação e colaboração com Data Engineers, Analysts, Developers e stakeholders • Mentalidade proativa de qualidade e disposição para defender a qualidade dos dados ao longo do ciclo de desenvolvimento • Experiência em trabalhar em times ágeis e cross-functional • Fortes habilidades de comunicação verbal e escrita em inglês • Desejável: experiência em testes de migrações em larga escala de plataformas em nuvem ou de dados, particularmente ambientes Databricks para GCP • Desejável: experiência com Databricks e/ou GCP • Desejável: compreensão de observabilidade de dados, rastreamento de lineage e monitoramento • Desejável: experiência em testes de performance e escalabilidade para grandes plataformas de dados • Desejável: conhecimento das melhores práticas de governança, segurança e privacidade de dados • Desejável: exposição à validação de modelos de machine learning ou testes de IA • Desejável: experiência com ambientes de dados de grande escala ou críticos para o negócio

🏖️ Benefícios

• Ambiente colegiado com responsabilidade e autonomia compartilhadas • Cultura focada em aprender com os erros em vez de criticar falhas • Ambiente ágil onde ideias são bem-vindas • Possibilidade de crescimento e de atuar em projetos diferentes • Treinamento e mentoria contínuos • Possibilidade de viagens