A 99
Vaga remota para Engenheiro de Dados em Goiânia focada em construir e otimizar o ecossistema de dados de produtos digitais no varejo e fintech. Buscamos profissional técnico e proativo para projetar pipelines escaláveis, garantir qualidade, governança e performance, com impacto direto no negócio e crescimento na carreira.
O que você fará: responsabilidades técnicas
Atividades hands-on e de arquitetura com foco em escalabilidade, confiabilidade e governança.
- Pipelines: Projetar, construir e manter pipelines ETL/ELT escaláveis em cloud; implementar orquestração confiável (Airflow, Dagster, dbt ou equivalente) e garantir idempotência, retries e backfills.
- Modelagem: Modelar camadas bronze/silver/gold, otimizar esquemas para data lakes e warehouses (star, snowflake e schemas colunar) visando latência, custo e consumo por analytics/BI.
- Processamento: Desenvolver jobs distribuídos em Spark/Flink ou equivalente; otimizar particionamento, joins e shuffles; utilizar formatos colunares (Parquet, Delta, Iceberg) para desempenho.
- Governança: Implementar catálogo de dados, data lineage, versionamento de schemas e contratos; aplicar políticas de documentação, metadados e controles de acesso.
- Qualidade: Automatizar testes de dados, validações e regras de qualidade (Great Expectations, Monte Carlo ou similar); criar alertas e SLAs operacionais.
- Observabilidade: Construir métricas, tracing e dashboards de observabilidade para pipelines; integrar alertas e runbooks para incident response e SLOs.
Requisitos essenciais
- Linguagens: Python avançado para engenharia de dados (pandas, pyspark, typing) e SQL avançado para modelagem e otimização de queries.
- Orquestração: Experiência com Airflow, dbt, Dagster ou ferramentas análogas; práticas de modularidade, DAGs testáveis e scheduling confiável.
- Cloud: Vivência em AWS/GCP/Azure: S3/ADLS/Cloud Storage, BigQuery/Snowflake/Redshift/Synapse; provisioning e infra como código (Terraform/CloudFormation) é desejável.
- Distribuído: Trabalho com processamento distribuído (Spark, Dataproc, EMR ou equivalent) e conhecimento profundo de tuning e custos.
- Armazenamento: Familiaridade com formatos de alto desempenho (Parquet, Delta Lake, Iceberg) e estratégias de particionamento e compaction.
- Qualidade/Obs: Implementação de frameworks de qualidade e observabilidade (Great Expectations, Monte Carlo, Prometheus, Grafana) e pipelines de testes automatizados.
- Eventos: Conhecimento em arquitetura orientada a eventos e integrações com Kafka, Kinesis ou mensageria equivalente para streams e ingestão em tempo real.
- DevOps: Prática com Git, CI/CD, code review, pipelines de deploy e versionamento de artefatos/datasets.
O que oferecemos
- Experiência com Data Mesh e contratos de dados
- Exposição a MLOps, feature stores e operacionalização de modelos
- Atuação prévia em varejo/fintech com alta volumetria e compliance (LGPD/PCI leve conhecimento regulatório já conta como diferencial).
Sobre a Empresa
Parte do ecossistema digital da Arezzo&Co e do marketplace do grupo. Times de tecnologia distribuídos com cultura orientada a dados, autonomia e foco em impacto entre varejo e inovação em Goiânia.
Dúvidas Frequentes
A vaga é 100% remota?
Sim, a posição é remota com base em Goiânia; ocasionalmente pode haver alinhamentos presenciais ou visitas ao escritório conforme necessidade.
Preciso morar em Goiânia para me candidatar?
Residência em Goiânia ou disponibilidade para atuar no fuso local é preferível, pois a operação e reuniões de times centrais são alinhadas ao polo de Goiânia.
Quais são as etapas do processo seletivo?
Triagem de CV, entrevista técnica (skills e arquitetura), desafio técnico prático e entrevista final com stakeholders de produto/negócio.
Interessado? Candidate-se com CV e links de repositórios/portfólio; conduziremos avaliação técnica e retornaremos com feedback claro durante o processo.
* O VagasFlix atua apenas na divulgação da vaga da empresa A 99.
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