Participar ativamente da construção da maior plataforma de dados de frete da América Latina;
Realizar o desenvolvimento e sustentação de pipeline de dados (ETL/ELT/EL), com orquestrações em estratégia Datalake/Lakehouse;
Realizar o desenvolvimento e sustentação de processos batch, real time e observabilidade, utilizando-se de arquitetura Kappa e Lambda em Cloud AWS;
Realizar automatizações em ambiente Cloud AWS;
Apoiar os times da Comunidade de Dados - ED (Engenharia de Dados), DS (Data Science) e B.I em fluxos de Analytics (levantamento de requisitos com foco em resolução de problemas);
Garantir que os códigos entregues estejam em conformidade com as boas práticas e padrões estabelecidos pelo time de Engenahria de Dados;
Quebrar as estórias em tarefas de tamanho adequado e ajuda o time fazer o mesmo;
Apoia o time na utilização das ferramentas e tecnologias homologadas dentro do time, garantindo a aderência aos processos e diretrizes de Engenahria de Dados;
Remove proativamente impedimentos nas definições das tarefas;
Entrega novas funcionalidades e projetos de alta complexidade com autonomia;
Contribui com a implementação de melhorias no processo de trabalho do time de Engenahria de Dados;
Garante que as entregas estejam de acordo com as premissas de confiabilidade estabelecidas pelo time de Engenharia de Dados e Governança de Dados.
Habilidades e pré-requisitos
Proficiência em Python;
Experiência com PySpark;
Experiência avançada em BDs (NoSQL e Relacional);
Experiência avançada em SQL para cenários de Datalake/Lakehouse e integrações com tecnologias DataViz;
Experiência com Datalake; Experiência com Kafka;
Experiência com as principais tecnologias de pipeline de dados (Airflow e/ou DMS e/ou Airbyte);
Experiência intermediário em cloud (preferencialmente AWS);
Experiência em GIT (Gitlab ou Github);
Experiência em microsserviços;
Experiência em Docker; Conhecimento em políticas de governança de dados, assim como conceitos LGPD / GDPR.
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