ZAMP · 4 hours ago

Engenheiro(a) de Dados Sênior

United States

Full-time

Remote

Senior Level

Maximize your interview chances

In-Flight EntertainmentLocation Based Services

Insider Connection @ZAMP

Discover valuable connections within the company who might provide insights and potential referrals.
Get 3x more responses when you reach out via email instead of LinkedIn.

Responsibilities

Criar e manter pipelines de dados (ETL/ELT) para processar e ingerir grandes volumes de dados de diversas fontes, garantindo a eficiência e escalabilidade.

Construir e modelar produtos de dados, atendendo às necessidades do negócio.

Monitorar, otimizar e automatizar processos de ingestão, garantindo que estejam em conformidade com as melhores práticas de governança e segurança de dados.

Participar ativamente da definição e implementação de arquiteturas de dados, colaborando com outras equipes para desenvolver soluções robustas e escaláveis.

Atuar como multiplicador de conhecimento dentro da equipe, promovendo as melhores práticas de engenharia de dados, automação e governança.

Colaborar com equipes de negócio e desenvolvimento para identificar oportunidades de melhorias e otimizações, alinhando soluções de dados às necessidades dos usuários.

Qualification

Find out how your skills align with this job's requirements. If anything seems off, you can easily click on the tags to select or unselect skills to reflect your actual expertise.

Data EngineeringETL/ELT PipelinesData ModelingAirflowBigQueryGKECloud ProjectsProcess OptimizationCost ManagementGoogle CloudData GovernanceData SecurityPrivacy CompliancePythonSQLSoft Skills

Required

Ensino superior completo em Engenharia de dados ou área correlatas

Experiência sólida em construção de pipelines de dados (ETL/ELT) com ferramentas como Airflow, BigQuery, e GKE, projetos de dados em nuvem, especialmente em ambientes com grande volume de dados e necessidade de alta escalabilidade

Habilidade em otimização de processos e gestão de custos, especialmente em plataformas de cloud como o Google Cloud

Conhecimento profundo de modelagem de dados (estruturados e não-estruturados) e boas práticas de governança de dados, como segurança e conformidade com leis de privacidade (por exemplo, LGPD)

Capacidade de utilizar ferramentas e linguagens de programação, como Python, SQL