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A Rehva Tech está em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para integrar o time responsável por transformar dados de diversas fontes em informações acessíveis, consistentes e úteis. O profissional atuará na construção e evolução da plataforma de dados da empresa, desde a ingestão e transformação até a disponibilização para áreas de negócio, Analytics e Ciência de Dados. A stack é baseada principalmente em Python, SQL, Apache Airflow, Trino, Apache Iceberg, Amazon S3, PostgreSQL e Superset, além de Docker, ferramentas de monitoramento e práticas de integração e entrega contínuas. Responsabilidades Desenvolver, manter e evoluir pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados utilizando Python, SQL e Apache Airflow. Estruturar e otimizar tabelas e modelos de dados para atender às necessidades analíticas e operacionais da empresa. Trabalhar com o Data Lake, utilizando tecnologias como Amazon S3, Apache Iceberg e Trino. Integrar dados provenientes de bancos relacionais, APIs, arquivos e outros sistemas internos e externos. Garantir que os dados sejam disponibilizados dentro do prazo necessário, com qualidade, consistência, rastreabilidade e segurança. Implementar validações, alertas, métricas e mecanismos de monitoramento para identificar falhas e atrasos nos pipelines. Investigar e corrigir problemas de dados e de performance, atuando na causa raiz e prevenindo recorrências. Apoiar analistas, cientistas de dados e áreas de negócio na definição de requisitos e na construção de soluções adequadas para cada necessidade. Contribuir para a evolução da arquitetura, da governança e das práticas de controle de acesso aos dados. Criar e manter documentação técnica sobre pipelines, tabelas, regras de negócio e decisões de arquitetura. Desenvolver código legível, testável e sustentável, participando de revisões de código e compartilhando conhecimento com o time. Buscar continuamente oportunidades de automação, simplificação e redução do tempo entre uma necessidade de negócio e a disponibilização dos dados. Acompanhar as soluções em produção e assumir responsabilidade pela confiabilidade dos produtos de dados sob sua atuação.