Engenheiro de Dados
Regime de contratação
CLT
Modelo de trabalho
Presencial
Carga horária
40 horas semanais
Descrição
Estamos buscando um profissional para assumir a evolução técnica do nosso projeto de centralização de dados. O ambiente central está hospedado em nuvem pública (AWS ou Azure) utilizando tecnologias majoritariamente Open Source. Você será o responsável por conectar fontes diversas, manter nosso Data Warehouse e garantir a entrega de dados confiáveis. Não buscamos complexidade desnecessária de Big Data, mas sim alguém com excelente lógica de SQL, capacidade de investigar sistemas legados e habilidade para operar nossa infraestrutura na nuvem.
Essenciais (O dia a dia):
- SQL Avançado: Domínio de consultas complexas, joins, procedures e otimização. Nossa base central é relacional.
- Python para Engenharia de Dados: Uso de bibliotecas (pandas, sqlalchemy, requests) para criar scripts de extração e carga (ETL).
- Infraestrutura de Nuvem (AWS ou Azure):
- Experiência em gerenciar recursos básicos de nuvem: Computação (EC2 ou Virtual Machines) e Armazenamento (S3 ou Blob Storage).
- Gerenciamento de banco de dados em nuvem (RDS, Azure Database for PostgreSQL/MySQL).
- Nota: Não exigimos certificações avançadas de arquitetura, mas sim a capacidade de manter o ambiente rodando.
- Integração de Sistemas: Experiência real em extrair dados de sistemas legados e APIs.
- Diferencial: Disposição para aprender e mapear tabelas de ERPs (ex: TOTVS) e CMS (WordPress).
- Linux/Open Source: Conforto em operar servidores Linux (terminal, SSH) onde rodam nossas ferramentas de orquestração e dashboards
Desejáveis:
- Experiência com ferramentas de visualização Open Source (ex: Metabase, Superset) ou Power BI.
- Conhecimento básico de Docker.
- Familiaridade com segurança básica em nuvem (Gerenciamento de acessos/IAM e Firewalls/Security Groups).
SOFT SKILLS
- Perfil "Investigativo": Paciência e curiosidade para entender onde o dado reside em sistemas antigos e documentar essas descobertas.
- Autonomia Técnica: Você será a referência técnica de dados, com liberdade para propor melhorias na arquitetura.
- Adaptabilidade: Capacidade de transitar entre tecnologias (se hoje usamos AWS e amanhã Azure, ou vice-versa, você consegue se adaptar pois os conceitos são similares).
- Visão de Negócio: Foco em entregar valor para as áreas da revista (editorial e comercial), traduzindo dados em informação útil.