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Responsabilidades : Desenhar e evoluir arquiteturas de dados: Definir padrões, boas práticas e estratégias que garantam eficiência e escalabilidade, incluindo FinOps, governança e integração entre plataforma de IA (ML/GenAI). Viabilizar iniciativas de dados: Atuar desde a concepção dos projetos, interagindo com áreas de negócio para entender necessidades e traduzir requisitos funcionais em soluções técnicas robustas. Criar soluções para ingestão e tratamento de dados: Desenvolver pipelines resilientes e escaláveis, aplicando conceitos de DataOps para garantir qualidade, automação e monitoramento contínuo. Requisitos: Experiência sólida em engenharia de dados em ambientes de grande escala. Experiência em ambientes de arquitetura Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse, Data Mesh. Conhecimento avançado em SQL e otimização de consultas complexas. Programação avançada em Python e pySpark Experiência com serviços de dados em nuvem AWS (Glue, EMR, Redshift, S3, Step Functions). Experiência com pipelines ETL/ELT e orquestração (Airflow, Step Functions). Boas práticas de engenharia de software (versionamento, CI/CD, testes). Experiência em Desenvolvimento por Agentes de IA (Claude Code / Kiro / Cursor / AntiGravity / etc)