Engenheiro(a) de Dados SR

Sobre a empresa

A Midas é especialista em desenvolver soluções focadas em resolver desafios dos processos de GRC, (Governança, Risco e Compliance) com excelência, devolvendo tempo de qualidade para os nossos clientes. Tempo para viver, criar e desbloquear todo potencial humano e criativo.

Se você está em busca de uma empresa inovadora, ousada e à frente do seu tempo, o seu lugar é aqui. Nosso propósito é criar um mundo onde a tecnologia nos permita ser mais humanos, automatizando tarefas repetitivas e liberando tempo para o que realmente importa: a vida.

E aí, se identificou com essa oportunidade? Junte-se a nós e faça parte de um time que valoriza inovação, superação e entusiasmo.

Tarefas

Propósito da vaga Você será responsável por evoluir e operar a plataforma de dados da empresa, garantindo escalabilidade, performance, segurança, qualidade e confiabilidade no processamento e na disponibilização de dados.

Atividades e Responsabilidades

• Desenvolver e manter pipelines de ingestão e transformação a partir de fontes variadas.
• Modelar e manter projetos dbt (dbt-trino) sobre tabelas Delta Lake.
• Implementar e orquestrar workflows no Apache Airflow 3.
• Manter a saúde do Lakehouse, otimizando consultas, pipelines e infraestrutura com foco em performance, escalabilidade e redução de custos.
• Investigar incidentes, identificar a causa-raiz (dado, pipeline ou infraestrutura) e implementar correções estruturais.
• Implementar práticas de governança, qualidade e monitoramento de dados, garantindo a confiabilidade das entregas para BI.
• Trabalhar em conjunto com as equipes de Desenvolvimento, BI e Negócio para transformar regras operacionais em dados confiáveis e documentados.

Requisitos

Competências técnicas

• Experiência sólida com Python (pipelines, tratamento de dados, pandas/polars ou similar) e SQL avançado (CTEs, window functions, tuning).
• Experiência prática com Apache Airflow em ambiente de produção.
• Experiência com dbt (modelos incrementais, testes, macros).
• Vivência com arquitetura Lakehouse (Delta Lake ou Apache Iceberg) e motores SQL distribuídos (Trino/Presto ou Spark SQL).
• Experiência prática com Docker, Kubernetes e Git no dia a dia (deploy, troubleshooting, análise de logs e alocação de recursos).
• Capacidade de diagnosticar problemas de ponta a ponta e documentar decisões técnicas.

Será um diferencial

• Conhecimentos em ecossistema AWS (S3, ECR, IAM, EKS ou equivalentes em outras clouds).
• Experiência com Delta-rs/deltalake, PySpark/Spark ou Apache Kafka/CDC.
• Vivência com Apache Superset (ou outras ferramentas de BI) e noções de modelagem dimensional (star schema).