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Contract type:

Permanent

Location:

Rio de Janeiro, State of Rio de Janeiro, Brazil

Work mode:

Onsite

Published on:

29 August 2026

What they need


Sobre a vaga

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados / DataOps para apoiar a implementação e evolução da plataforma de DataOps da área de Analytics.

Você será responsável por desenvolver, implantar e manter a infraestrutura necessária para execução de pipelines de dados em batch e em tempo real, além de projetar pipelines escaláveis, resilientes e observáveis.

Responsabilidades principais

  • Apoiar a implementação e evolução da plataforma de DataOps da área de Analytics;
  • Desenvolver, implantar e manter a infraestrutura para execução de pipelines de dados em batch e real time;
  • Projetar e evoluir pipelines de dados escaláveis, resilientes e observáveis;
  • Automatizar processos de infraestrutura utilizando Infrastructure as Code (IaC);
  • Implantar e administrar workloads em ambiente AWS, preferencialmente com serviços gerenciados;
  • Colaborar com os times de Analytics e Infraestrutura na definição de arquiteturas, padrões e boas práticas;
  • Monitorar, otimizar e garantir disponibilidade, segurança e performance da plataforma de dados;
  • Contribuir com propostas de melhoria contínua para arquitetura, ferramentas e processos.

Requisitos

  • Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Tecnologia da Informação ou áreas afins;
  • Experiência robusta com ambientes AWS;
  • Conhecimento em arquitetura de plataformas de dados, observabilidade, automação e boas práticas de DataOps;
  • Conhecimento em Infrastructure as Code, utilizando Terraform e/ou CloudFormation;
  • Experiência sólida com query engines, como Trino;
  • Bancos de dados relacionais, especialmente PostgreSQL;
  • Ferramentas de streaming e processamento de dados em tempo real, como Apache Kafka e Apache Flink;
  • Ferramentas de transformação de dados, como Glue e DBT;
  • Arquiteturas baseadas em Data Lake/Lakehouse e formatos de tabela como Apache Iceberg;
  • Orquestração de pipelines utilizando Dagster, Apache Airflow ou ferramentas similares;
  • Versionamento com Git e Bitbucket.

Diferenciais

  • Experiência com computação distribuída utilizando Ray;
  • Bancos NoSQL ou especializados, como Redis;
  • Experiência com bancos de dados de grafos, como Neo4j, ArcadeDB ou similares;
  • Conhecimento em soluções de identidade e gerenciamento de acesso (Keycloak, Ping Identity ou similares);
  • Experiência com estratégias de Disaster Recovery (DR) em ambientes multi-cloud;
  • Experiência com Google Cloud Platform (GCP);
  • Inglês avançado.

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