[Hiring] Data Engineer - Specialist @Framework

Role Description

Você será uma referência técnica em uma squad de dados alocada em um cliente de grande porte, com ambiente corporativo altamente governado. Sua missão será construir, evoluir e sustentar plataformas e pipelines de dados em AWS e GCP, garantindo estabilidade, escalabilidade, qualidade, segurança e governança.

• Projetar, desenvolver, evoluir e sustentar pipelines e soluções de dados em larga escala, assegurando qualidade, confiabilidade e eficiência operacional.
• Definir e implementar soluções utilizando conceitos de Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse e Data Mesh, considerando escalabilidade, desempenho, governança e custos.
• Construir pipelines e transformações com SQL, Python, dbt e Spark, aplicando boas práticas de engenharia de software.
• Desenvolver soluções de dados em AWS e contribuir para arquiteturas cloud eficientes, considerando desempenho, segurança e otimização de custos.
• Estruturar fluxos de processamento e integrar dados provenientes de diferentes fontes, incluindo sistemas corporativos, APIs, arquivos e soluções de streaming.
• Garantir a aplicação de práticas de governança, controle de acesso, compliance e proteção de dados em um ambiente corporativo crítico.
• Estabelecer boas práticas de testes, CI/CD, versionamento, code review e monitoramento para garantir a confiabilidade das soluções em produção.
• Atuar diretamente na implementação das soluções, revisar código, defender decisões arquiteturais, resolver desafios complexos e apoiar o desenvolvimento técnico do time.
• Traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas e métricas quantitativas, contribuindo para o acompanhamento de KPIs e OKRs.

Qualifications

• Experiência sólida em Engenharia de Dados em larga escala, com histórico consistente de entregas práticas e atuação hands-on.
• Domínio avançado de SQL, incluindo modelagem de dados e otimização de queries complexas.
• Experiência com dbt na construção, manutenção e evolução de modelos de dados em produção.
• Domínio de Python para desenvolvimento de pipelines, integrações e automações.
• Experiência com serviços AWS voltados para dados, especialmente EMR, Glue, Lambda, S3, Lake Formation e DataZone.
• Conhecimento de arquitetura cloud aplicada a dados, incluindo boas práticas de FinOps e otimização de custos.
• Conhecimento de arquitetura e modelagem analítica, abrangendo Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse e Data Mesh.
• Experiência com processamento distribuído utilizando Apache Spark.
• Experiência com orquestração de pipelines por meio de ferramentas como Airflow, Step Functions ou Prefect.
• Experiência na integração de múltiplas fontes de dados, incluindo sistemas, APIs, arquivos e streaming com Kafka ou Kinesis.
• Conhecimento sólido de governança de dados, segurança e compliance em ambientes corporativos críticos.
• Domínio de boas práticas de engenharia de software, incluindo versionamento, CI/CD, testes automatizados e revisão de código.
• Experiência utilizando inteligência artificial aplicada ao desenvolvimento, como assistentes de código, agentes e ferramentas de geração e revisão de código, incorporando esses recursos de forma produtiva à rotina técnica.
• Capacidade de demonstrar senioridade por meio da execução técnica, da qualidade das entregas e da resolução de problemas complexos.
• Clareza para apresentar e defender decisões arquiteturais, com capacidade de transformar as definições em implementações concretas.
• Facilidade para atuar em ambientes corporativos com processos formais, fluxos de aprovação e camadas específicas de governança e segurança.
• Capacidade de equilibrar excelência técnica, viabilidade e prazos, considerando as restrições do ambiente do cliente.
• Disposição para compartilhar conhecimento, realizar code reviews e contribuir para elevar o nível técnico do time.
• Capacidade de compreender necessidades corporativas e traduzi-las em soluções de dados e indicadores quantitativos, como KPIs e OKRs.

Requirements

• Será um diferencial se você:
• Tiver experiência com Salesforce CDP, Salesforce Data Cloud ou Data 360.
• Conhecer serviços GCP para dados, como BigQuery, Dataflow e Composer.
• Tiver experiência com estratégias AI-ready, preparando dados e arquiteturas para aplicações de Machine Learning e IA generativa.
• Possuir domínio de Power BI.
• Conhecer tecnologias como Hadoop, Flink, Scala ou Java.
• Tiver experiência com containers, especialmente EKS, microsserviços e bancos de dados relacionais, NoSQL e analíticos, como PostgreSQL, MongoDB, DynamoDB e Redshift.
• Tiver experiência em grandes empresas, companhias de capital aberto ou ambientes altamente regulados.
• Tiver vivência com Data Mesh e construção de Data Products.
• Tiver experiência em consultorias, atuando diretamente em clientes corporativos.
• Demonstrar pensamento estratégico para conectar decisões técnicas a resultados de negócio.
• Possuir habilidade para negociar soluções e decisões com áreas de governança, segurança e arquitetura.
• Tiver experiência com mentoria e desenvolvimento técnico de profissionais menos seniores.

Benefits

• 🍝 Vale alimentação e refeição no cartão Sólides Benefícios com mais de R$ 1.200,00 mensais
• 💻 Auxílio home office no valor de R$ 150,00 mensais
• 🚗 Você decide entre vale-transporte ou vale-combustível, no caso de vagas híbridas e presenciais
• 🏥 Plano de saúde e auxílio odontológico de alta qualidade
• ❤️ Seguro de vida que cobre doenças ocupacionais
• 💸 Participação nos lucros
• 💪 Total Pass para se manter saudável
• 🌎 Trib Pass para trocar moedas digitais por hospedagens e passagens aéreas com cobertura mundial
• 👶 Licença maternidade estendida: 180 dias
• 👶 Licença paternidade estendida: 30 dias
• 🥦 Desconto em consultas nutricionais
• 🧠 Desconto em terapia online
• 🛍️ Clube de benefícios para quem gosta de comprar com descontos
• 💡 Knowledge transfer através do Frame KT
• 💵 Bonificação por indicação de novos colaboradores
• 🕗 Horário flexível
• 👕 No dress code
• 🍎 Nas pausas presenciais, fique à vontade para comer pães, bolos e frutas
• 💜 Ambiente leve, flexível e cultura colaborativa.