ENGENHEIRO DE DADOS SÊNIOR - Lojas Torra - São Paulo

Responsável pela vaga:

Lojas Torra

Atualização: 15/08/2025 17:55
Data limite para inscrição: 13/10/2025

Informações

Vem ser #TORRALOVER!

Conheça nosso jeito simples que tornam grandioso o nosso negócio! Aqui nós criamos um ecossistema com um único estilo: criar uma experiência agradável de compra para nossos clientes, oferecer produtos de qualidade em todos os nossos serviços, aqui acreditamos que Poder é ser quem você é!

Buscamos talentos de todas as idades, valorizando especialmente a experiência e diversidade de perspectivas. Reconhecemos que o poder reside na diversidade e inclusão, abraçando candidatos 50+ com entusiasmo. Poder é ter diversidade e inclusão.😉

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Buscamos um Engenheiro de Dados Sênior para nossa equipe em expansão! Se você tem experiência em arquitetura de dados, modelagem e processamento de grandes volumes de informações, queremos conhecê-lo!

O QUE É ESSENCIAL PARA SE DESTACAR

Superior completo em áreas de Tecnologia da Informação, como Sistemas de Informação, Ciência da Computação, Engenharia da Computação, entre outras;
Sólida experiência em Engenharia de Dados ou em funções similares;
Domínio de SQL e de pelo menos uma linguagem de programação, como Python, Scala ou Java;
Experiência com processos de ETL/ELT, incluindo ferramentas como Apache NiFi, PowerCenter, entre outras, e com orquestração de workflows (como Apache Airflow);
Vivência com ambientes em nuvem, sendo obrigatório o conhecimento em Google Cloud Platform (GCP);
Experiência com arquitetura de Data Lakes e Data Warehouses, incluindo modelagem de dados e otimização de pipelines;
Habilidade em monitoramento e troubleshooting de processos em ambientes de produção;
Conhecimento no Pacote Office;
Desejável: Conhecimento de práticas de CI/CD e DevOPS;
Se identificar com os nossos valores:
T ransparência
O rganização
R espeito
R esiliência
A gilidade

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O QUE VOCÊ FARÁ ASSUMINDO O CARGO

Integração e Coleta de Dados: Agregar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados de diversas fontes, como bancos de dados, APIs e arquivos.
Ingestão em Tempo Real e Lote: Implementar pipelines eficientes e seguros para ingestão de dados em tempo real (streaming) e em lote (batch).
Processamento e Transformação: Construir pipelines para padronização, deduplicação, filtragem e enriquecimento de dados brutos.
Orquestração e Automação: Definir e gerenciar a orquestração de pipelines para garantir execuções automáticas conforme cronogramas.
Monitoramento e Alertas: Criar e monitorar alertas e logs para continuidade dos processos e resposta rápida a falhas.
Otimização de Performance: Ajustar pipelines para reduzir custos e aumentar a eficiência operacional.
Documentação: Manter documentação clara e acessível para facilitar entendimento e manutenção contínua das soluções.