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Engenheiro de Dados

Goiânia, BRPresencialContratoTempo integral

Publicado 30 de set. de 2026

Propósito da posição

Construir, manter e evoluir pipelines e arquiteturas de dados escaláveis, assegurando integração, qualidade e disponibilidade das informações em ambientes de BI e Big Data.

Principais responsabilidades

  • Construir e evoluir pipelines ETL/ELT.

  • Atuar com ingestão, transformação e disponibilização de dados.

  • Processar grandes volumes com Spark, Hadoop ou similares.

  • Desenvolver modelagem relacional e dimensional.

  • Atuar com arquiteturas Data Lake e Data Warehouse.

  • Integrar bancos, APIs, arquivos, streams e outras fontes.

  • Utilizar serviços de dados AWS.

  • Trabalhar com versionamento e gestão de pipelines.

  • Orquestrar workflows com Airflow ou similares.

  • Apoiar governança, qualidade e controle de acessos.

  • Atuar com Qlik e Microsoft Power BI.



Requisitos

Requisitos técnicos essenciais

  • Experiência mínima de 5 anos em Engenharia de Dados.

  • Experiência consistente com ETL/ELT e Big Data.

  • Spark, Hadoop ou tecnologias similares.

  • Modelagem relacional e dimensional.

  • Data Lake e/ou Data Warehouse.

  • AWS e integração de múltiplas fontes.

  • Airflow ou ferramenta equivalente.

  • Governança e qualidade de dados.

  • Qlik e Power BI.

  • AWS Certified Data Analytics.

Competências comportamentais

  • Autonomia e senso de responsabilidade pelas entregas.

  • Raciocínio analítico e capacidade estruturada de resolução de problemas.

  • Comunicação clara com públicos técnicos e não técnicos.

  • Colaboração e capacidade de atuação em ambiente de cliente.

  • Organização, qualidade e disciplina na documentação.



Benefícios

Condições da oportunidade

  • Atuação presencial em cliente, em Goiânia/GO.

  • Modelo de contratação Pessoa Jurídica (PJ).

  • Comprovações de experiência e certificações aplicáveis serão validadas durante o processo seletivo.



Resumo da função

Tipo de vaga

Tempo integral

Competências necessárias

Desenvolvimento de pipelines ETL/ELTOrquestração de workflows com Airflow ou similaresProcessamento de grandes volumes com Spark, Hadoop ou similaresModelagem de dados relacional e dimensionalArquitetura de Data LakeArquitetura de Data WarehouseServiços de dados AWS (integração e operação)Integração de múltiplas fontes: bancos, APIs, arquivos e streamsVersionamento e gestão de pipelines (CI/CD para dados)Governança de dados e controle de qualidade de dadosFerramentas de BI: Qlik e Microsoft Power BIAWS Certified Data Analytics (certificação)Comunicação com públicos técnicos e não técnicosOrganização, documentação e disciplina na entrega

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