Pessoa Engenheira de Dados Sênior | Remoto at Sympla in BR

Muito prazer, Sympla

A maior e melhor plataforma de ingressos do Brasil! 🩵

Existimos para simplificar a conexão das pessoas a momentos únicos, e temos orgulho de ter inovação no nosso DNA.

Acreditamos em experiências significativas, descomplicadas e completas! E para sonhar grande com a gente, estamos sempre buscando mais pessoas incríveis.

Na Sympla valorizamos e incentivamos a pluralidade e a inclusão, acreditando que a diversidade de experiências e perspectivas é fundamental para o sucesso do nosso negócio. Buscamos profissionais de diferentes gêneros, origens e realidades.

Procuramos pessoas que sejam comprometidas com resultados, que busquem ser protagonistas de sua carreira e que estejam prontas para oferecer soluções criativas e impactantes. Torne-se Sympler!

Como vai ser seu dia a dia como Pessoa Engenheira de Dados Sênior por aqui?

• Construir e maner pipeplines de dados escaláveis, eficientes e confiáveis, com foco em automação, qualidade e performance;
• Projetar soluções de ingestão, transformação e orquestração de dados, utilizando tecnologias modernas e cloud;
• Garantir a governança, integridade e disponibilidade dos dados em ambientes analíticos e operacionais;
• Atuar no desenvolvimento e manutenção de data lakes, data warehouses e modelos de dados voltados para analytics e produtos de dados;
• Trabalhar em conjunto com analistas, cientista de dados e engenheiros de softewares para entregar soluções orientadas por dados;
• Participar ativamente da evolução da arquitetura de dados da Sympla, propondo boas práticas e padrões técnicos
• Colaborar na criação e manutenção de catálogos de dados, monitoramento de pipelines e gestão de metadados;
• Apoiar iniciativas de BI e IA, garantindo que os dados estejam prontos para uso analítico e modelagem.

O que você precisa saber para se juntar ao nosso de time de Dados?

• Arquitetura de Lakehouse Moderna: Experiência prática na criação, evolução e manutenção de tabelas no formato Apache Iceberg (gerenciamento de esquemas, partições ocultas, time travel e compactação).
• Motores de Consulta e Catálogo: Vivência no uso do Trino (ou AWS Athena) para consultas distribuídas de alta performance e governança de metadados integrada ao AWS Glue Data Catalog.
• Processamento distribuído: Domínio de Apache Spark (PySpark/Scala) rodando em clusters AWS EMR para processamento (batch e streaming) e escrita eficiente nas tabelas Iceberg.
• Transformação e Modelagem: Uso do dbt (Data Build Tool) para modelagem e transformações analíticas diretamente no Lakehouse.
• Ingestão e Mensageria (Tempo Real): Experiência prática com Apache Kafka e AWS Kinesis Data Firehose para processamento de streaming. Conhecimento sólido em estratégias de CDC (Change Data Capture) para captura de alterações em bancos de dados.
• Storage e Serverless: Vivência com AWS S3 como camada de storage e criação/manutenção de funções AWS Lambda integradas a pipelines de dados.
• Visualização de Dados: Capacidade de estruturar e otimizar dados para consumo em ferramentas de BI, especificamente o Metabase.
• Linguagens e SQL: SQL avançado (tuning de queries para Trino/Athena, joins complexos) e forte lógica de programação em Python.

Será um show de diferencial se você tiver:

• Experiência com AWS Glue Crawlers e Glue Jobs.
• Otimização de performance e custos em clusters Trino e EMR (tuning de memória, instâncias spot, etc.).
• Conhecimento em Infraestrutura como Código (Terraform ou AWS CloudFormation).
• Práticas de CI/CD aplicadas a engenharia de dados.

Modelo de trabalho: Remoto

A Sympla prioriza a diversidade e a pluralidade. Acreditamos que um time diverso é essencial para a inovação e o sucesso. Por isso, todas as pessoas são bem vindas em nosso processo seletivo, independentemente de sua origem, gênero, etnia, orientação sexual, identidade de gênero, deficiência, idade ou qualquer outro marcador de diversidade. Valorizamos a troca de experiências e perspectivas e estamos comprometidos em criar um ambiente inclusivo e acolhedor para todos!

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