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Important information


Contract type:

Permanent

Location:

São Paulo, State of São Paulo, Brazil

Work mode:

Onsite

Published on:

22 August 2026

What they need


Descrição da vaga

Responsável por desenvolver pipelines de dados escaláveis, modelar estruturas analíticas e participar de decisões relacionadas à arquitetura de dados, garantindo eficiência, qualidade e disponibilidade das informações.

Atividades do dia a dia

  • Construção de pipelines de dados escaláveis

  • Processamento de grandes volumes de dados

  • Implementação de pipelines near real-time

  • Modelagem dimensional (Star Schema)

  • Otimização de performance e custos em ambientes cloud

  • Implementação de testes de qualidade de dados

  • Desenvolvimento de pipelines para suportar iniciativas de Machine Learning

  • Integração de dados com sistemas externos

Requisitos técnicos

  • Python com domínio prático para desenvolvimento de pipelines de dados
  • SQL avançado para manipulação e modelagem de dados em bancos relacionais e data warehouses
  • Experiência prática com Apache Spark e PySpark para processamento distribuído de dados
  • Familiaridade com Databricks para desenvolvimento e execução de pipelines escaláveis
  • Conhecimento em orquestração de workflows usando Airflow, Prefect ou Dagster com autonomia
  • Experiência com sistemas de streaming como Kafka, Kinesis ou Pub/Sub para pipelines near real-time
  • Capacidade de modelagem dimensional utilizando Star Schema para data marts e BI
  • Prática em otimização de performance e controle de custos em ambientes AWS (Glue, Redshift, EMR, Lambda) ou equivalentes em GCP/Azure
  • Implementação de testes automatizados para qualidade e integridade de dados em pipelines
  • Desenvolvimento e integração de pipelines para Machine Learning com ferramentas de dados
  • Experiência em integração de dados com sistemas externos via APIs ou mensagens assíncronas
  • Conhecimento básico a intermediário em containerização (Docker) e pipelines CI/CD para deploy de soluções de dados

Habilidades

  • Airflow
  • Apache Spark
  • AWS Glue
  • BigQuery
  • CI/CD Pipelines
  • Composer
  • Dagster
  • Databricks
  • Data Factory
  • Dataflow
  • DBT
  • Docker
  • EMR
  • Event hub
  • Kafka
  • Kinesis
  • Lambda
  • Prefect
  • Pub/Sub
  • PySpark
  • Python
  • Redshift
  • Snowflake
  • SQL
  • Synapse

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