Somos especialistas em transformação tecnológica, unindo expertise humana à IA para criar soluções tech escaláveis. Com mais de 8,000 CI&Ters ao redor do mundo, já formamos parcerias com mais de 1,000 clientes durante nossos 30 anos de história. Inteligência Artificial é nossa realidade.
Importante: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente.
Buscamos uma Pessoa Engenheira de Dados Pleno para ser a força motriz de um projeto de alta visibilidade: a migração de nossos Data Warehouses on-premise para a nuvem (Microsoft Azure).
Seu papel será fundamental desde o início, participando de análises técnicas para mapear o cenário atual e as regras de negócio voltadas à reconstrução dos produtos de dados nas camadas silver e gold do nosso Data Lakehouse. Você será a ponte entre o time de ingestão e o negócio, criando produtos de dados (tabelas analíticas, fatos e dimensões orquestradas no ambiente Azure) e gerando valor analítico. Seu objetivo será garantir que nossos dados sejam não apenas bem estruturados, mas também prontos para gerar insights estratégicos.
Suas responsabilidades no dia a dia:
Construção de Pipelines de Dados: Projetar, desenvolver e otimizar pipelines de dados eficientes e escaláveis usando SQL avançado e Python/PySpark.
Modelagem para Análise: Criar e manter modelos de dados otimizados para consumo analítico, aplicando as melhores práticas de mercado como Star Schema e a estruturação em camadas (Bronze, Silver, Gold) para construir tabelas analíticas (OBTs), Fatos e Dimensões de alto desempenho.
Garantia de Qualidade e Governança: Implementar e liderar rotinas de testes, validações e governança para garantir a integridade, consistência e confiabilidade dos dados em todas as etapas do pipeline.
Resolução de Problemas e Comunicação: Atuar como referência técnica, mobilizando as equipes necessárias, comunicando-se de forma eficaz para resolver impedimentos e traduzindo requisitos de negócio em soluções de dados.
Habilidades e Qualificações que buscamos:
Experiência Prática com a Stack: Vivência sólida com bancos de dados relacionais (SQL, Oracle) e, principalmente, com o ecossistema Databricks (Spark, PySpark) e orquestradores como Azure Data Factory (ADF).
Modelagem de Dados Aplicada: Profunda compreensão e experiência na implementação das camadas de dados Bronze, Silver e Gold, além de modelos como Star Schema e Tabelas Analíticas (OBT).
Conhecimentos Fundamentais: Compreensão sólida de qualidade de dados, governança e operações essenciais como MERGE em ambientes de Data Lakehouse.
Diferenciais que nos impressionam:
Certificações em Databricks ou Azure (ex: Azure Data Engineer).
Experiência com ferramentas de orquestração de workflows (ex: Azure Data Factory).
Familiaridade com plataformas de Business Intelligence (ex: Power BI, Tableau) e como os dados são consumidos.
Vivência em metodologias ágeis.