Última atualização: 23 de Outubro de 2026

Pessoa Engenheira de Dados Pleno/Sênior

Atuação em novos projetos com foco em soluções de dados em nuvem para o setor financeiro, utilizando Python, PySpark, SQL e Databricks.

Via Inhire

Localização

São Paulo, SP

Sobre

A BRQ busca uma Pessoa Engenheira de Dados Pleno/Sênior para atuar em novos projetos, contribuindo para a construção e evolução de soluções de dados em nuvem, especialmente em ambientes do setor financeiro. O profissional será responsável por transformar dados em soluções que geram impacto, trabalhando com grandes volumes de dados e desenvolvendo pipelines eficientes.

Responsabilidades

Desenvolver, manter e otimizar pipelines de ingestão, processamento e transformação de dados, em batch e, quando necessário, próximos do tempo real.
Construir soluções de dados em ambientes cloud, trabalhando com Azure ou AWS.
Desenvolver e otimizar códigos em Python, PySpark e SQL para processamento de grandes volumes de dados.
Trabalhar com Databricks na construção e evolução de soluções de Engenharia de Dados.
Organizar dados em diferentes camadas, como Bronze, Silver e Gold, seguindo conceitos de arquitetura Lakehouse.
Orquestrar e automatizar pipelines utilizando Airflow, Azure Data Factory ou ferramentas equivalentes.
Aplicar boas práticas de modelagem, qualidade, governança e catalogação de dados.
Utilizar Git e práticas de CI/CD para versionamento, automação e publicação das soluções.
Monitorar pipelines, investigar incidentes e implementar melhorias de performance e confiabilidade.
Participar de refinamentos técnicos, compreender necessidades das áreas de negócio e colaborar com diferentes times de engenharia.
Compartilhar conhecimentos e contribuir para a evolução das práticas técnicas do time.

Requisitos

Experiência prática em Engenharia de Dados.
Conhecimento em Python para desenvolvimento de pipelines, automação e transformação de dados.
Conhecimento em SQL avançado para consultas complexas, manipulação de dados e otimização de performance.
Conhecimento em Apache Spark / PySpark para processamento distribuído de grandes volumes de dados.
Conhecimento em Databricks para desenvolvimento e manutenção de soluções de Engenharia de Dados.
Experiência sólida em pelo menos um dos ecossistemas Cloud: Azure (Data Factory, Azure Databricks, Blob Storage) ou AWS (S3, Glue, EMR, Lambda, Step Functions).
Conhecimento em ferramentas de orquestração como Airflow, Azure Data Factory ou equivalentes.
Conhecimento em Git e CI/CD para versionamento e automação de entregas.
Conhecimento em modelagem de dados para estruturação e organização para processamento e consumo analítico.

Desejáveis

Experiência com Delta Lake e arquitetura Medallion.
Conhecimento em Terraform e infraestrutura como código.
Vivência com práticas de qualidade, governança e catalogação de dados.
Experiência em processamento de dados em streaming com Kafka ou Kinesis.
Conhecimento em bancos NoSQL, como Cosmos DB, DynamoDB ou MongoDB.
Familiaridade com Scala ou Java.
Conhecimento em Docker e Kubernetes.
Experiência em projetos de instituições financeiras, bancos, meios de pagamento ou investimentos.

Outras Informações

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