Última atualização: 21 de Setembro de 2026
Engenheiro(a) de Dados GCP Pleno/Sênior
Desenvolvimento e evolução de soluções de dados em Google Cloud Platform (GCP)
Via Inhire
Sobre
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Pleno/Sênior para atuar no desenvolvimento e evolução de soluções de dados em uma moderna plataforma baseada em Google Cloud Platform (GCP). O profissional será responsável por projetar, desenvolver, implantar e sustentar pipelines de dados escaláveis, garantindo alta disponibilidade, governança, segurança e qualidade das informações para suportar iniciativas de Analytics e Inteligência Artificial. Buscamos alguém com sólida experiência em Engenharia de Dados, arquitetura de dados moderna e boas práticas de desenvolvimento de software, que tenha perfil colaborativo e capacidade para atuar em projetos globais, interagindo com equipes multidisciplinares.
Responsabilidades
- Desenvolver, evoluir e manter pipelines de dados batch e streaming priorizados pela área de Data & Analytics;
- Traduzir requisitos de negócio em soluções técnicas escaláveis, acompanhando todo o ciclo de desenvolvimento até a implantação em produção;
- Desenvolver pipelines robustos utilizando serviços da Google Cloud Platform;
- Implementar soluções seguindo padrões de arquitetura, governança, qualidade e segurança de dados;
- Construir e otimizar modelos de dados voltados para Analytics e Data Warehousing;
- Realizar testes unitários, validações técnicas e apoiar testes de aceitação junto às áreas de negócio;
- Coordenar implantações em produção, incluindo versionamento, Pull Requests, planos de cutover, cargas históricas e acompanhamento das liberações;
- Garantir observabilidade, confiabilidade e performance dos pipelines de dados;
- Documentar soluções técnicas e realizar transferência de conhecimento (Knowledge Transfer) para equipes de engenharia e operações;
- Trabalhar em conjunto com arquitetos, Product Owners, Analytics e demais equipes técnicas.
Requisitos
- Sólida experiência em Engenharia de Dados utilizando Google Cloud Platform (GCP)
- Inglês avançado ou fluente para atuação em ambiente global
- Experiência na construção de pipelines de dados batch e streaming utilizando Dataflow, Dataform, Pub/Sub e Cloud Storage
- Conhecimento avançado em BigQuery, incluindo otimização de consultas, particionamento, clustering e estratégias de redução de custos (FinOps)
- Experiência com orquestração utilizando Cloud Composer (Apache Airflow)
- Experiência com processamento de dados estruturados e não estruturados
- Forte conhecimento em modelagem dimensional e Data Warehouse: Star Schema e Snowflake Schema
- Conhecimento em arquiteturas modernas de dados, incluindo Medallion Architecture (Bronze, Silver e Gold), Slowly Changing Dimensions (SCD) e particionamento de dados
- Experiência com práticas modernas de Engenharia de Software: Git, Code Review, Docker e CI/CD utilizando Cloud Build
- Conhecimentos sólidos de infraestrutura GCP: IAM, Service Accounts, VPC, redes seguras e controle de acesso
- Experiência com governança e observabilidade utilizando Dataplex, incluindo Data Lineage, Data Catalog e Data Quality
- Conhecimento em segurança de dados utilizando IAM, Row-Level Security, Column-Level Security e Cloud DLP para proteção de dados sensíveis (PII)
- Experiência com documentação técnica e boas práticas de governança
- Excelente comunicação para interação com áreas técnicas e de negócio
Desejáveis
- Conhecimento em arquiteturas modernas de Data Lakehouse utilizando BigLake e Apache Iceberg
- Experiência com integração de ambientes SAP ECC, SAP BW e SAP S/4HANA
- Conhecimento em frameworks de segurança, compliance e governança de dados
- Vivência com observabilidade de dados, Data Contracts e Schema Evolution
- Conhecimento em soluções de Inteligência Artificial e Vertex AI
- Desenvolvimento em Python, incluindo testes automatizados com pytest e validação da qualidade de dados
- Experiência com Knowledge Transfer (KT), documentação técnica e capacitação de equipes
- Certificação Google Professional Data Engineer
- Experiência com arquiteturas Data Mesh e Data Products
Outras Informações
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