Engenheiro de Dados Sênior

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FCamara Consulting & Training

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1001 - 5000 employees

🛍️ eCommerce

🤖 Artificial Intelligence

Consulting • eCommerce • Artificial Intelligence

FCamara Consulting & Training is a Brazilian multinational firm specializing in digital transformation and consulting services. With over 17 years in the market, FCamara's ecosystem focuses on innovation, e-commerce, digital strategy, and the integration of technology solutions such as artificial intelligence and cybersecurity. The company collaborates with a variety of sectors including retail, healthcare, finance, and logistics, empowering more than 1,000 businesses to evolve in the digital realm.

📋 Description

• Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados escaláveis; • Trabalhar com processamento distribuído utilizando Apache Spark; • Orquestrar workflows e rotinas de dados com Apache Airflow; • Desenvolver soluções em Python seguindo boas práticas de engenharia; • Atuar em ambientes cloud, especialmente Microsoft Azure; • Criar e manter pipelines de deploy utilizando práticas de CI/CD; • Trabalhar com arquivos de configuração e automação em YAML/YML; • Utilizar Docker para conteinerização de aplicações e serviços; • Desenvolver, testar e documentar modelos de transformação de dados com dbt; • Colaborar com times de engenharia, analytics e negócio para garantir qualidade, confiabilidade e performance das soluções; • Apoiar decisões técnicas relacionadas à arquitetura, performance, observabilidade e governança de dados.

🎯 Requirements

• Inglês avançado é requisito eliminatório, pois exige participação em reuniões, leitura de documentação técnica, comunicação com stakeholders e registro de decisões em inglês; • Experiência com Azure e serviços relacionados a dados; • Conhecimento sólido em Python; • Experiência com Apache Spark; • Experiência com Apache Airflow; • Vivência com práticas de CI/CD; • Experiência com desenvolvimento e configuração usando YAML/YML; • Conhecimento em Docker; • Experiência com dbt para transformação e modelagem de dados; • Familiaridade com versionamento de código, testes, documentação e boas práticas de desenvolvimento. • Experiência em projetos de consultoria. • Conhecimento em arquitetura lakehouse, data lake ou data warehouse. • Experiência com Databricks, Azure Data Factory, Synapse ou Fabric. • Conhecimento em observabilidade, monitoramento e qualidade de dados. • Experiência com ambientes produtivos críticos e pipelines de alta volumetria.