ENGENHEIRO DE DADOS III
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Summary
Senior data engineer (Engenheiro de Dados III) at Energisa, a major Brazilian electric utility group, working on-site in Cataguases, MG: leading scalable data architecture design, optimizing large-scale ETL/ELT pipelines, and mentoring engineers. Stack includes SQL, Python/R/Scala, Spark, Kafka, Airflow/Azure Data Factory, and warehouses like Redshift, BigQuery or Snowflake.
Somos o Grupo Energisa!
Com mais de cem anos de história, a Energisa é o maior grupo privado com controle 100% nacional do setor elétrico brasileiro. Nosso portfólio diversificado abrange distribuidoras, concessões de transmissão, geração de grande porte renovável, uma marca inovadora de soluções energéticas – a (re)energisa –, com geração distribuída por fonte renovável, comercialização de energia no mercado livre e serviços de valor agregado, além de uma central de serviços compartilhados, uma empresa de contact center e a fintech Voltz, a primeira do nosso setor no mercado de contas digitais. Recentemente, diversificamos nosso portfólio com a inclusão da distribuição de gás natural, através da aquisição da ES Gás.
Transformamos, através de nossos mais de 17.000 colaboradores, energia em conforto e desenvolvimento para mais de 20 milhões de pessoas. Acreditamos na força da diversidade e da pluralidade para gerar inovação e atingir resultados incríveis. Aqui todos são muito bem-vindos!
Quer fazer parte desta história? Confere se esta oportunidade tem match com o seu perfil e vem conosco participar desta jornada de seleção!
- Liderar o design de arquiteturas de dados escaláveis, robustas e altamente disponíveis.
- Definir e implementar estratégias de armazenamento e processamento de dados em larga escala.
- Otimizar pipelines de dados para lidar com grandes volumes de dados em tempo real ou batch.
- Implementar boas práticas de governança de dados, como linhagem e versionamento de dados.
- Desenvolver soluções avançadas de integração entre sistemas distribuídos e de armazenamento.
- Identificar e mitigar gargalos de desempenho em processos de ETL/ELT e consultas.
- Supervisionar a implementação de estratégias de recuperação de desastres e backups de dados.
- Liderar equipes em projetos críticos de dados e oferecer mentoria para engenheiros menos experientes
- SQL: Habilidade para escrever consultas complexas, otimizar desempenho e manipular grandes volumes de dados.
- Programação: Competência em linguagens como Python, R ou Scala para automação e desenvolvimento de pipelines de dados
- Sistemas de Armazenamento de Dados:
- Experiência com bancos de dados
- ETL: Conhecimento em ferramentas e técnicas de ETL para extrair dados de diferentes fontes, transformá-los e carregá-los em sistemas de destino.
- Data Warehousing: Compreensão de conceitos de data warehousing e experiência com plataformas como
- Amazon Redshift, Google BigQuery, ou Snowflake.
- Processamento de Dados em Lote e em Tempo Real: Habilidade em ferramentas de processamento de dados como Apache Spark ou Kafka.
- Orquestração de Workflow: Experiência com ferramentas de orquestração como
- Apache Airflow ou Azure Data Factory para gerenciar e agendar fluxos de trabalho de dados.
- Modelagem de Dados: Capacidade para projetar e implementar modelos de dados eficientes, incluindo esquemas de banco de dados e design de dimensões e fatos.
- Segurança e Governança de Dados:
- Conhecimento em práticas de segurança de dados e governança, incluindo criptografia, controle de acesso e conformidade com regulamentações.
- Habilidades de Resolução de Problemas e Análise: Capacidade de diagnosticar problemas de desempenho, fazer troubleshooting e analisar dados para garantir a integridade e a precisão das informações