Engenheiro(a) de Dados Pleno Pipelines em Rio de Janeiro, RJ — vaga remota com foco em construir e orquestrar fluxos de dados robustos para produtos digitais e analytics no setor de tecnologia e mídia. Atuará na sustentação de plataformas de dados modernas, conectando múltiplas fontes, garantindo governança e performance para times de negócio e ciência de dados. Esta oportunidade demanda experiência prática na criação de pipelines em produção, observabilidade ponta a ponta e práticas de engenharia confiáveis.
Responsabilidades:
- Desenhar, desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis (batch e streaming), desde a ingestão até a camada de consumo, com atenção a qualidade, custo e latência.
- Orquestrar rotinas de dados com ferramentas como Apache Airflow, garantindo versionamento, reprocessamento seguro e SLAs de entrega.
- Implementar modelos de dados analíticos (por exemplo, em lakehouse) usando frameworks como dbt, promovendo padronização e testabilidade.
- Criar e manter observabilidade de dados (data quality checks, lineage, alertas) com métricas acionáveis para rápida detecção de falhas.
- Colaborar com squads de produto, BI e ciência de dados para definir contratos de dados e camadas semânticas orientadas a uso.
- Otimizar custos e performance em nuvem, aplicando particionamento, compactação, formatação de arquivos colunares e caching.
Requisitos:
- Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados em pipelines de produção, preferencialmente em ambientes de alto volume.
- Domínio de SQL avançado e programação em Python (pandas, PySpark) para ETL/ELT e jobs distribuídos.
- Prática com orquestração (Apache Airflow ou similar) e versionamento de dados/código (Git, CI/CD).
- Vivência em nuvem (AWS, GCP ou Azure) e ecossistema de dados: data lakes, warehousing (BigQuery, Redshift, Snowflake) e storage.
- Conhecimento de processamento distribuído (Spark) e formatos eficientes (Parquet, ORC).
- Noções de modelagem dimensional e princípios de lakehouse, além de testes de dados e contratos de schema.
- Foco em qualidade, confiabilidade e segurança (governança, controle de acessos, mascaramento quando aplicável).
- Comunicação clara, colaboração com equipes multidisciplinares e postura orientada a resultados.
Diferenciais:
- Experiência com fluxo em tempo real (Kafka, Pub/Sub, Kinesis) e arquiteturas orientadas a eventos.
- Uso de dbt em produção com testes, documentação automatizada e implantação contínua.
- Exposição a ferramentas de catalogação e lineage (por exemplo, OpenLineage, Data Catalog) e métricas de SLO/SLA para dados.
Sobre a Empresa:
A ‘Stone Co.’ é uma empresa de tecnologia de meios de pagamento e serviços financeiros com presença nacional, times de produto e dados de alto desempenho e cultura voltada a autonomia e impacto. De médio a grande porte, investe em plataformas escaláveis e práticas modernas de engenharia para acelerar decisões baseadas em dados. O ambiente valoriza aprendizado contínuo, colaboração e soluções pragmáticas que sustentam crescimento sustentável.
Como Engenheiro(a) de Dados Pleno Pipelines em Rio de Janeiro, você atuará de forma remota em um ecossistema dinâmico, contribuindo para a evolução de pipelines resilientes que alimentam relatórios, painéis e modelos de machine learning. Procuramos alguém que traga rigor técnico, senso crítico e visão de produto para transformar dados em alavancas de negócio. Se você domina a construção, observabilidade e operação de pipelines e quer influenciar decisões em escala, esta é a oportunidade ideal para um(a) Engenheiro(a) de Dados Pleno Pipelines em Rio de Janeiro que busca desafios reais e impacto mensurável.
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