Pessoa engenheira de dados em cloud – gcp sênior

Estamos buscando uma pessoa que ouse protagonizar com a gente.

Estamos em busca de uma Pessoa Engenheira de Dados em Cloud – GCP Sênior para atuar na construção, arquitetura, evolução e otimização de plataformas modernas de dados em Google Cloud Platform (GCP), em um projeto para um cliente do segmento de Big Tech.

O profissional terá papel importante no desenvolvimento e na sustentação de pipelines de dados escaláveis, responsáveis por disponibilizar informações confiáveis para iniciativas de Analytics, Business Intelligence (BI) e Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML).

A atuação envolverá a construção de arquiteturas modernas de dados, como Data Lakes, Data Warehouses e Data Lakehouses, além da implementação de práticas de governança, automação e otimização de custos em nuvem. Também haverá oportunidade de trabalhar com tecnologias relacionadas a agentes de Inteligência Artificial, contribuindo para a evolução das soluções e para o aumento da maturidade analítica do cliente.

Buscamos uma pessoa com alta senioridade técnica, autonomia e visão de negócio, capaz de propor melhorias arquiteturais, resolver desafios complexos e transformar necessidades analíticas em soluções de dados eficientes, escaláveis e sustentáveis.

Responsabilidades e atribuições:

• Projetar, desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados utilizando arquiteturas ETL/ELT para processamento de grandes volumes de informações.
• Construir e evoluir soluções de engenharia de dados na Google Cloud Platform (GCP).
• Desenvolver e otimizar fluxos de processamento e transformação de dados utilizando BigQuery, Dataform e Google Cloud Dataflow.
• Implementar soluções de automação para infraestrutura e pipelines utilizando Terraform e Python.
• Desenvolver e aprimorar modelos de dados analíticos e transacionais, considerando desempenho, escalabilidade, qualidade e confiabilidade.
• Participar da definição e evolução de arquiteturas modernas de dados, incluindo Data Lakes, Data Warehouses e Data Lakehouses.
• Preparar, organizar e integrar dados para iniciativas de Inteligência Artificial e Machine Learning.
• Trabalhar com tecnologias de agentes de IA e ADK (Agent Development Kit), apoiando o desenvolvimento e a integração de soluções inteligentes.
• Implementar boas práticas de governança, segurança, qualidade, catalogação e rastreabilidade dos dados.
• Monitorar e otimizar a performance dos pipelines e dos componentes de processamento, identificando gargalos e oportunidades de melhoria.
• Atuar na otimização de custos de infraestrutura e processamento de dados em nuvem, aplicando conceitos de FinOps.
• Colaborar com equipes de engenharia, Analytics, BI e áreas de negócio para compreender necessidades e propor soluções orientadas a resultados.
• Apoiar a definição de padrões técnicos, boas práticas de arquitetura e estratégias para evolução da plataforma de dados.
• Contribuir para o aumento da maturidade analítica do cliente, promovendo o uso eficiente, seguro e estratégico dos dados.

Requisitos e qualificações:

• Experiência sênior em Engenharia de Dados, com atuação na construção e evolução de plataformas de dados em nuvem.
• Domínio de Google Cloud Platform (GCP).
• Experiência prática com Google BigQuery, Dataform e Google Cloud Dataflow.
• Conhecimento sólido de Python aplicado à engenharia de dados, automação e desenvolvimento de pipelines.
• Experiência com Terraform e Infraestrutura como Código (IaC).
• Domínio na construção, manutenção e otimização de pipelines ETL/ELT para grandes volumes de dados.
• Conhecimento de modelagem de dados analíticos e transacionais.
• Experiência com práticas de otimização de performance, escalabilidade e eficiência operacional em ambientes de dados.
• Conhecimento prático de agentes de Inteligência Artificial e ADK (Agent Development Kit).
• Capacidade de atuar de forma autônoma na análise de problemas, definição de soluções e implementação de melhorias técnicas.

Desejável:

• Experiência com arquiteturas Data Mesh e Data Fabric.
• Conhecimento de governança de dados, catalogação, data lineage, segurança e qualidade da informação.
• Vivência com FinOps, incluindo análise e otimização de custos de processamento e armazenamento na nuvem.
• Experiência com Looker para soluções de Business Intelligence e visualização de dados.
• Conhecimento em integração e preparação de dados para soluções de Machine Learning e Inteligência Artificial.
• Certificação Google Professional Data Engineer.
• Inglês avançado para interação com equipes e documentação internacional.
• Espanhol avançado para comunicação com equipes e stakeholders da América Latina.

Informações adicionais:

• Para sua saúde, oferecemos assistência médica e odontológica sem coparticipação em exames e consultas.
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