Engenheiro de Dados - Home Office

📍 Modelo: 100% Home Office

💼 Senioridade: Sênior

🏢 Segmento: Seguros

🧩 Atuação: Dados & IA

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para atuar como referência técnica em iniciativas estratégicas de Dados e IA, contribuindo diretamente para a evolução da plataforma analítica e para decisões de arquitetura em um ambiente de grande escala.

🎯 Principais responsabilidades

• Definir e liderar a arquitetura de pipelines ETL/ELT complexos, garantindo escalabilidade, performance e confiabilidade;
• Modelar e evoluir estruturas de Data Warehouse e Data Lake, considerando produtos e processos do setor de seguros, como apólices, sinistros e subscrição;
• Estabelecer padrões de qualidade, governança e segurança de dados, considerando requisitos regulatórios;
• Atuar como referência técnica, realizando code reviews e mentoria de profissionais Pleno e Júnior;
• Trabalhar em parceria com stakeholders de negócio, Data Science e AI na definição de soluções e roadmap técnico;
• Diagnosticar e solucionar problemas complexos de performance em ambientes Cloud;
• Avaliar e propor novas tecnologias e ferramentas para evolução da plataforma de dados;
• Documentar arquiteturas, decisões técnicas (ADRs) e processos.

🛠️ Requisitos técnicos

• 6+ anos de experiência em Engenharia de Dados, preferencialmente em projetos de grande escala;
• SQL avançado e Python em nível especialista para processamento de dados;
• Databricks avançado, incluindo otimização de clusters, Delta Lake e Unity Catalog;
• Experiência com Airflow ou ferramentas similares de orquestração em ambientes produtivos críticos;
• Experiência sólida com Apache Spark, incluindo tuning e otimização de processamento distribuído;
• Experiência com Cloud, preferencialmente AWS, com domínio de arquitetura de dados em nuvem;
• Conhecimento avançado de modelagem de dados dimensional e relacional;
• Git, CI/CD e práticas de DataOps;
• Experiência em liderança técnica de squads e/ou mentoria de engenheiros.

⭐ Será considerado diferencial

• Certificação Databricks Professional e/ou AWS Data Analytics Specialty;
• Experiência em seguradoras ou instituições financeiras;
• Conhecimento em dbt;
• Experiência com streaming, Kafka e/ou Kinesis;
• Conhecimento de arquiteturas event-driven;
• Inglês avançado;
• Experiência com governança de dados e LGPD;
• Vivência com casos de uso de IA/ML aplicados a dados.