stamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados com experiência sólida em processamento distribuído e em tempo real, capaz de projetar e implementar pipelines escaláveis para suportar grandes volumes de dados. O(a) profissional atuará em um ambiente dinâmico, colaborando com times multidisciplinares para entregar soluções robustas e orientadas a dados.

Responsabilidades
Desenvolver e manter pipelines de dados para processamento batch e streaming utilizando Apache Spark (incluindo Structured Streaming).
Implementar soluções escaláveis e resilientes para ingestão, transformação e disponibilização de dados.
Garantir a qualidade, governança e segurança dos dados em todas as etapas do pipeline.
Colaborar com equipes de arquitetura, analytics e negócio para definir estratégias de dados.
Monitorar e otimizar processos para garantir alta performance e baixo custo.
Apoiar iniciativas de modernização e migração para ambientes cloud (AWS).

Requisitos Obrigatórios
Experiência avançada com Apache Spark, incluindo processamento de dados em streaming.
Sólidos conhecimentos em Python para desenvolvimento de pipelines e scripts.
Conhecimento básico em AWS, especialmente serviços como S3, Glue, EMR ou equivalentes.
Experiência com formatos de dados (Parquet, Delta Lake) e boas práticas de ETL/ELT.
Familiaridade com controle de versão (Git) e metodologias ágeis.

Diferenciais
Conhecimento em Scala para desenvolvimento em Spark.
Experiência com ferramentas de orquestração (Airflow, Step Functions).
Certificações AWS ou em Engenharia de Dados.
Vivência com ambientes de Data Lake e arquiteturas orientadas a eventos (Kafka, Kinesis).

Soft Skills
Boa comunicação e capacidade de trabalhar em equipe.
Perfil analítico e orientado a resultados.
Proatividade para propor melhorias e soluções inovadoras.

#LI-DNI