Requisitos
- 3+ anos de experiência na carreira
- SQL
- Python
- Analise de dados com uso de Python
- Apache Airflow
- Desenvolvimento de sistema com Python e MySQL
Tarefas e Responsabilidades
Tarefas e Responsabilidades
Somos uma consultoria de Ciência de Dados e Engenharia de Dados em forte crescimento e estamos ampliando o time para tocar projetos grandes, complexos e com impacto real.
Aqui, IA não é “conceito”: entra no dia a dia em automações, pipelines, observabilidade, qualidade e produtividade, sempre com foco em robustez e escala para clientes enterprise.
Se você curte construir coisas que rodam de verdade — com dados chegando no horário, orquestração confiável, governança, performance e rastreabilidade — vem com a gente. 👇
✅ O que você vai fazer
- Construir e evoluir pipelines de dados (batch e, quando necessário, near real-time)
- Orquestrar workflows com Apache Airflow: DAGs resilientes, idempotentes e fáceis de manter, com dependências, retries e backfills bem resolvidos
- Desenvolver e otimizar processamento distribuído com Spark (PySpark), em ambientes como Databricks
- Trabalhar com Python e SQL para ingestão, transformação e validação
- Implementar qualidade de dados, monitoramento/alertas, logs e observabilidade
- Colaborar com times de Data Science, Analytics e Produto
- Documentar decisões e apoiar padrões de engenharia (Git, CI/CD, code review)
🎯 Requisitos
- Experiência prática com Apache Airflow em produção: criação e manutenção de DAGs, operators, sensors e hooks, agendamento, retries, backfill e troubleshooting de execuções
- Spark / PySpark sólido (transformações, otimização, leitura/escrita eficiente)
- Python aplicado à engenharia de dados (ingestão, integração com APIs, transformação e testes)
- SQL forte (joins, CTEs, window functions, modelagem e performance)
- Noções claras de modelagem e governança de dados
- Diferenciais: Databricks (Jobs, notebooks, clusters, Delta Lake/arquitetura medallion, Unity Catalog), operação de Airflow gerenciado ou em Kubernetes (MWAA, Cloud Composer, Astronomer), cloud (Azure, AWS ou GCP), dbt e streaming (Kafka, Spark Structured Streaming)
💡 O que você encontra aqui
- Projetos desafiadores com grandes empresas e dados de verdade
- Ambiente de crescimento acelerado, com espaço para protagonismo e evolução
- Cultura de time: colaboração, autonomia, entrega e qualidade
- Stack moderna, com incentivo real à automação e boas prática