Informações

Na Inmetrics, a inovação e a excelência operam lado a lado em um ambiente de trabalho colaborativo, saudável e dinâmico. Nossa cultura valoriza o aprendizado constante, a transparência na comunicação e a flexibilidade, criando um espaço onde cada profissional pode se desenvolver e alcançar o seu máximo potencial.​

Nosso time é apaixonado por tecnologia e comprometido com entregas de valor real para os nossos clientes. Nosso diferencial é a eficiência digital. ​

Pessoas são o nosso maior ativo, por isso, investimos em oportunidades que vão além de um salário competitivo, proporcionamos benefícios diferenciados em relação ao mercado e um ambiente de trabalho saudável e reconhecido por nossos colaboradores.​

#Vemparainmetrics

Experiência com projetos.Reação rápida a incidentesResponsáveis pela feature garantindo a estabilidade da entrega através da implementação de testes e observabilidades.Capaz de liderar entregas e capacitar membros do time.Capaz de Identificar proativamente problemasInteração com equipes externas envolvidas no projeto.Ser capaz de planejar e executar features inteiras, quebrando-as em tarefas menores, controlando a execução e compartilhando o progresso com o time.Capaz de julgar e discutir escolhas técnicas( prós e contras).

O profissional será responsável por desenhar e implementar soluções complexas em múltiplos sistemas, aplicando boas práticas de arquitetura, código e cloud pública. Atuará como referência técnica, removendo obstáculos, apoiando decisões críticas e garantindo qualidade por meio de testes, observabilidade e monitoramento contínuo. Além disso, deverá liderar entregas ponta a ponta, interagir com equipes externas, responder rapidamente a incidentes e agir proativamente na prevenção de falhas. Domínio em Python com ênfase em bibliotecas para manipulação de dados (PySpark, Pandas, etc.).Experiência com Databricks para desenvolvimento, execução e otimização de pipelines de dados.Conhecimento em Delta Lake, incluindo versionamento de dados, time travel e otimização de tabelas.Vivência em arquiteturas de dados modernas (Data Lakehouse, Medallion Architecture – Bronze, Silver, Gold).Habilidade em SQL avançado, incluindo construção de queries complexas, modelagem e tuning de performance.Familiaridade com cloud pública (Azure, AWS ou GCP), especialmente com serviços integrados a Databricks.Experiência em orquestração de pipelines de dados (Airflow, Azure Data Factory, ou equivalente).Boas práticas de engenharia de software aplicadas a dados: versionamento, testes, monitoramento e observabilidade.Capacidade de análise de requisitos de negócio, transformando-os em soluções de dados escaláveis e eficientes.Proatividade em troubleshooting e performance tuning, garantindo qualidade, confiabilidade e governança dos dados.

Python-Domínio, PySpark-Domínio, SQL-Domínio