Última atualização: 28 de Setembro de 2026
Engenheiro de Dados Sênior
Engenheiro de Dados Sênior com foco em plataforma, GCP, Kubernetes, Kafka e IA.
Via Inhire
Sobre
A Mottu, uma das startups de maior crescimento na América Latina, busca um Engenheiro de Dados Sênior com foco em plataforma para construir, operar e evoluir a base que sustenta todo o ecossistema de dados da empresa. Isso inclui ingestão, streaming, orquestração, warehouse, governança e observabilidade, com o objetivo de que outros times consigam produzir e consumir dados com autonomia, segurança e confiabilidade. A Mottu utiliza IA no dia a dia da engenharia, com agentes de código, servidores MCP e workflows automatizados para desenvolver, revisar, operar e documentar a plataforma.
Responsabilidades
- Desenhar e evoluir a arquitetura de dados (batch e streaming), equilibrando confiabilidade, custo e simplicidade operacional.
- Operar e evoluir os componentes da plataforma em GCP e Kubernetes (GKE), com deploys via Helm, GitOps e infraestrutura como código.
- Manter e escalar pipelines de CDC e eventos com Kafka, garantindo consistência, reprocessamento e baixa latência.
- Administrar o Apache Airflow como plataforma, incluindo upgrades, escalabilidade, isolamento e padrões de DAG como idempotência, backfill e janelas de carga.
- Sustentar o BigQuery e o Dataform como base de modelagem, com foco em performance, particionamento e FinOps.
- Criar bibliotecas internas, templates e automações que reduzam o atrito para quem desenvolve pipelines.
- Manter esteiras com GitHub Actions, publicação de pacotes e imagens em registries privados e controles contra riscos de dependências.
- Gerir acessos, gestão de segredos, policy tags e classificação de dados sensíveis (LGPD).
- Instrumentar a plataforma com métricas, logs e alertas, definir SLOs, responder a incidentes e conduzir análises de causa raiz.
- Conectar bancos transacionais, Nosql, APIs, ERP e plataformas SaaS à plataforma de dados.
- Usar agentes de código no ciclo completo de desenvolvimento assistido por agentes: refinamento técnico, implementação, testes, code review e abertura de PR.
- Construir e evoluir servidores MCP que expõem a plataforma para agentes.
- Escrever e manter skills, plugins e regras de contexto para que os agentes sigam as convenções de dados da empresa.
- Usar agentes integrados a observabilidade para investigar incidentes, falhas de pipeline e anomalias em dados.
Requisitos
- Experiência sólida com Python aplicado a engenharia de dados e automação.
- SQL avançado e experiência com BigQuery ou outro data warehouse em nuvem.
- Experiência com Apache Airflow, tanto no desenvolvimento quanto na operação.
- Experiência com Kubernetes e Docker em produção.
- Vivência com GCP.
- Conhecimento de Kafka e de pipelines de CDC.
- Experiência em desenvolvimento de pipelines CI/CD.
- Domínio de cargas incrementais, idempotência, backfill e reprocessamento.
- Uso ativo de ferramentas de IA no desenvolvimento, como agentes de código e assistentes, com senso crítico para validar o que é gerado antes de ir para produção.
Desejáveis
- Conhecimento em Helm, Argo CD e práticas de GitOps.
- Conhecimento em infraestrutura como código.
- Conhecimento em Dataform ou dbt.
- Conhecimento em processamento distribuído e stream processing.
- Conhecimento em observabilidade.
- Conhecimento em Data quality, contratos de dados, data catalog e lineage.
- Conhecimento em FinOps aplicado a dados.
- Experiência construindo servidores MCP ou tools para agentes.
- Criação de skills, plugins, prompts de sistema e arquivos de contexto para agentes de código.
- Experiência com APIs de LLM: tool use, prompt caching e agentes.
- Conhecimento em automações agênticas em CI/CD, como review automatizado, autofix e triagem de alertas.
- Conhecimento em avaliação de qualidade de agentes (evals) e métricas de adoção e produtividade.
Outras Informações
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