Última atualização: 25 de Setembro de 2026

Engenheiro de Dados Pleno (GCP)

Engenheiro de Dados Pleno com foco em GCP, Python e Apache Spark

Via Gupy

Sobre

A Leega Consultoria busca um Engenheiro de Dados Pleno com experiência em GCP para atuar em projetos de grande volume e escala, focado em performance e entrega de dados. O profissional irá trabalhar próximo a times de dados, acompanhando indicadores e aplicando boas práticas, além de definir e fomentar boas práticas de ETL.

Responsabilidades

Atuar em projetos com grande volume de dados e de grande escala, pensando na performance e entrega de dados.
Trabalhar próximo a times de dados, acompanhando indicadores e aplicando boas práticas.
Definir e fomentar boas práticas de ETL.
Acompanhar e apoiar os times de dados na evolução da ferramenta de gestão de dados.
Identificar e implementar oportunidades de aprimoramento constante para os times de negócios e processos.
Trabalhar ativamente com os times de dados e operações de TI no desenvolvimento, testes e manutenção das ferramentas de gestão de dados.

Requisitos

Domínio de Python para manipulação, processamento e análise de grandes volumes de dados, incluindo experiência com bibliotecas como Pandas, NumPy e Dask.
Expertise em bancos de dados relacionais (SQL Server, PostgreSQL, MySQL) para design, otimização de consultas e modelagem de dados.
Sólido conhecimento em bancos de dados NoSQL (MongoDB, Cassandra, DynamoDB) e suas aplicações.
Boa experiência na criação e otimização de pipelines ETL/ELT complexos, utilizando ferramentas e frameworks de mercado.
Habilidade para identificar gargalos e propor melhorias nos processos de ETL/ELT.
Experiência no uso de Apache Spark para processamento distribuído de dados em larga escala.
Bons conhecimentos do ecossistema Databricks, incluindo Delta Lake, MLflow e ferramentas GCP.
Uso avançado de Git para controle de versão, colaboração em equipe e gerenciamento de branches e merges.
Familiaridade e experiência com serviços de nuvem GCP relacionados à engenharia de dados, como BigQuery.

Outras Informações

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