Pessoa Engenheira de Dados Sênior

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para liderar iniciativas estratégicas da nossa plataforma de dados. Esse(a) profissional terá um papel-chave na modelagem, organização e evolução da arquitetura de dados, garantindo que as informações sejam confiáveis, escaláveis e facilmente acessíveis para análises avançadas e tomada de decisão baseada em dados. A posição exige forte capacidade técnica aliada à visão de negócio, atuando de forma próxima às áreas parceiras e contribuindo ativamente para a maturidade do nosso ecossistema de dados.

Dá uma olhada nos desafios que te esperam como Pessoa Engenheira de Dados Sênior aqui no BV: Projetar, implementar e evoluir pipelines de dados eficientes e escaláveis , atendendo diferentes cenários (Lakehouse).

Desenvolver e manter pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados em ambientes GCP e Databricks .

Definir e aplicar padrões de modelagem de dados (relacional e dimensional), como Star Schema, Snowflake, Data Vault , com foco em performance e usabilidade.

Trabalhar em parceria com áreas de negócio para traduzir requisitos em modelos de dados claros e consistentes .

Garantir qualidade, governança, segurança e compliance dos dados ao longo de todo o ciclo de vida.

Monitorar e otimizar performance e custos em nuvem (FinOps).

Atuar como referência técnica em arquitetura de dados e boas práticas de engenharia.

E aí, se identificou? Agora gostaríamos de saber se você tem o perfil e os conhecimentos abaixo: Experiência sólida e avançada em modelagem de dados (conceitual, lógica e física), especialmente em ambientes analíticos.

Conhecimento profundo em SQL e boas práticas de design para Data Warehouse / BigQuery .

Experiência com Python, Spark/PySpark para processamento de dados em larga escala.

Domínio do ecossistema GCP : BigQuery, Cloud Storage (GCS), Pub/Sub, Dataflow, Dataproc, Composer .

Experiência com CI/CD, versionamento e automação de pipelines .

Vivência com arquiteturas modernas de dados : Lakehouse, Data Mesh, Streaming .

Experiência com ferramentas de engenharia de dados e analytics : DBT, Airflow, Python, SQL, PySpark .

Pra gente conta como diferencial se você tiver: Experiência com Databricks (Delta Lake, Unity Catalog, MLflow).

Atuação em Data Products, DataOps e FinOps .

Conhecimento em governança de dados, segurança e LGPD .

Vivência com IA aplicada a dados , como:

RAG ( Retrieval-Augmented Generation )

LLMOps

Vector stores, ingestão de conhecimento e avaliação de modelos

Agentes internos e modelos preditivos