Vaga de Engenheiro(a) de Dados Pleno Pipelines em Porto Velho, atuando no ecossistema de logística e supply chain para suportar operações multimodais na região Norte. Você será responsável por desenhar, construir e otimizar pipelines de dados resilientes, garantindo disponibilidade e governança de informações para decisões em tempo real.
Responsabilidades:
- Desenhar, implementar e manter pipelines de dados escaláveis (batch e streaming) do ingestion ao consumo, com observabilidade ponta a ponta.
- Modelar dados para camadas bronze/prata/ouro, aplicando boas práticas de data lakehouse e versionamento de esquemas.
- Orquestrar workflows em plataformas como Airflow ou Dagster, assegurando SLAs, retries e gestão de dependências.
- Implementar padrões de qualidade (tests, data validation) e governança (linhagem, catálogo) integrados ao CI/CD.
- Colaborar com times de Analytics/BI e Operações para disponibilizar datasets confiáveis que suportem indicadores logísticos e previsões de demanda.
- Otimizar custos e performance em ambientes cloud, monitorando uso de recursos e ajustando estratégias de armazenamento/particionamento.
Requisitos:
- Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados Pleno Pipelines em Porto Velho ou contextos semelhantes, construindo pipelines em produção.
- Proficiência em Python e SQL avançado; domínio de frameworks de processamento (Spark ou Flink) e padrões de ETL/ELT.
- Vivência com orquestração (Airflow/Dagster), mensageria/streaming (Kafka/Kinesis) e data lake/lakehouse (Delta/Apache Hudi/Iceberg).
- Conhecimento de cloud (AWS, GCP ou Azure), incluindo armazenamento (S3/ADLS/GCS), catalogação (Glue/Data Catalog) e infraestrutura como código (Terraform).
- Práticas de engenharia: Git, CI/CD, testes automatizados de dados (Great Expectations/dbt tests) e monitoramento (Prometheus/Grafana/CloudWatch).
- Noções de segurança e compliance de dados (IAM, criptografia, mascaramento, LGPD) e documentação clara.
- Perfil colaborativo, comunicação objetiva e capacidade de priorizar entregas em ambiente dinâmico.
Diferenciais:
- Experiência no setor de logística, roteirização, tracking de frotas ou visibilidade de cadeia de suprimentos.
- Domínio de dbt para transformação e governança de camadas analíticas.
- Conhecimento de MLOps para servir features em tempo real a modelos preditivos.
Sobre a Empresa:
A ‘Vamos Locação de Caminhões, Máquinas e Equipamentos’ atua no ecossistema de logística e infraestrutura, oferecendo soluções completas de locação e gestão de ativos para operações em todo o Brasil. De grande porte e com presença relevante nas regiões Norte e Centro-Oeste, a empresa valoriza dados como alavanca de eficiência operacional e decisão. A cultura é orientada a segurança, inovação e colaboração, com foco em melhoria contínua e impacto no negócio.
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