Job Description
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- Experiência sólida com Python para engenharia de dados: ETL/ELT, orquestração (Airflow, Prefect ou equivalentes), frameworks de transformação (dbt, Spark ou equivalentes);
- SQL avançado: modelagem dimensional, window functions, otimização de queries em ambientes distribuídos;
- Conhecimento em arquiteturas de Data Lake/Lakehouse e suas implicações de particionamento, formato (Parquet, Delta, Iceberg) e catálogo de dados;
- Experiência com plataformas de streaming e eventos: Kafka, Kinesis ou equivalentes;
- Familiaridade com ferramentas de qualidade e observabilidade de dados (Great Expectations, Monte Carlo ou equivalentes);
- Capacidade de documentar decisões arquiteturais com clareza e rastrear impactos de mudança no ecossistema de dados.
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- Projetar e implementar pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados em arquiteturas modernas (Data Lake, Lakehouse, camadas Bronze/Silver/Gold ou ...