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Open nowPosted 31 days ago

Data Platform Engineer

Gupy (Portal de Vagas)74,621 open roles

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From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowData Platform EngineerGupy (Portal de Vagas) · Remote
  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on Gupy (Portal de Vagas)'s own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

7.8% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market.

Share of postings closed within
  1. 1.7%1 day
  2. 3.5%3 days
  3. 7.8%7 days
  4. 14.6%14 days
  5. 34.1%30 days
This job: posted 31 days ago

The posting

Modelo de trabalho:📍 Modelo de trabalho 100% remotoSobre o time:O Time de Dados é o alicerce estratégico que transforma dados brutos em inteligência competitiva. Atuamos na fronteira entre tecnologia e negócio, garantindo que a informação seja confiável, acessível e performática e, agora, a fundação de dados para a nossa próxima fronteira: a inteligência artificial generativa aplicada ao negócio. Nosso desafio é construir uma camada de dados robusta que sirva de combustível para que os times de Analytics e Data Science extraiam o máximo valor da nossa plataforma, suportando o crescimento acelerado da companhia com governança e eficiência.Desafios da posição:Sua missão será ser a referência técnica em engenharia de dados dentro da GCP, responsável pela espinha dorsal que sustenta todo o consumo analítico da empresa. Você vai arquitetar e implementar pipelines de ingestão e processamento — batch e near real time — sobre BigQuery, definindo os padrões de orquestração, versionamento e infraestrutura como código que o restante do time passa a seguir. Não se trata apenas de entregar pipelines: é desenhar as fundações, os contratos de dados e as ferramentas internas que tornam cada nova fonte e cada novo caso de uso mais barato de construir do que o anterior. O desafio central é elevar a maturidade da nossa plataforma de dados e preparar o terreno para a nossa estratégia de IA, garantindo confiabilidade, observabilidade e previsibilidade de custo em escala. Você vai construir a camada de base sobre a qual analytics engineers, cientistas de dados e agentes de IA operam com autonomia — com linhagem rastreável, frescor monitorado e acesso governado. Ao final, seja um dashboard, um modelo ou um agente autônomo consumindo os dados, a fonte da informação será única, performática e confiável.Responsabilidades e atribuiçõesSeu dia a dia na Conta Simples:Arquitetar e manter a plataforma de dados na GCP, definindo os padrões de ingestão, processamento e orquestração que sustentam todo o consumo analítico da empresa — de dashboards a agentes de IA.Construir e evoluir pipelines de ingestão batch e near real time a partir de bancos transacionais, APIs e eventos, garantindo que novas fontes entrem no BigQuery de forma padronizada e com esforço decrescente.Estabelecer contratos de dados e governança de schema, protegendo as camadas de consumo de quebras em upstream e tornando explícito o acordo entre quem produz e quem consome dados.Implementar observabilidade de dados ponta a ponta — linhagem, frescor, volume e alertas —, para que falhas sejam detectadas pelo time antes de chegarem ao negócio.Tratar infraestrutura como produto, versionando recursos em Terraform, mantendo pipelines de CI/CD e reduzindo o caminho entre uma ideia e um dado disponível em produção.Otimizar performance e custo no BigQuery em escala, definindo estratégias de particionamento, clusterização, reservas e monitoramento de consumo para que o crescimento da empresa não vire crescimento proporcional de custo.Garantir segurança e privacidade dos dados, implementando controles de acesso, mascaramento e políticas de retenção compatíveis com um ambiente financeiro regulado.Atuar como referência técnica e mentor do time, conduzindo decisões de arquitetura, revisões de código e a disseminação de boas práticas de engenharia aplicadas a dados.Colaborar diretamente com Analytics Engineering e Data Science, oferecendo a base e as ferramentas para que essas pessoas trabalhem com autonomia, sem depender de você para cada nova entrega.

Requisitos e qualificaçõesO que esperamos de você:Senioridade técnica para tomar decisões de arquitetura com trade-offs explícitos e influenciar times além do seu próprio.Domínio em SQL: capacidade de escrever e depurar queries complexas, performáticas e legíveis.Experiência sólida em Python aplicado a dados: construção de pipelines, integrações com APIs e ferramentas internas — com testes e código de qualidade de produção.Ecossistema GCP: vivência prática com BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub e serviços de processamento (Dataflow, Dataproc ou equivalentes).Orquestração: experiência com Airflow/Cloud Composer, incluindo idempotência, backfills e gestão de dependências.Infraestrutura como código e cultura de engenharia: Terraform, Git/GitHub, CI/CD e Code Review como prática cotidiana.Modelagem de dados: entendimento de Data Warehousing e modelagem dimensional o suficiente para desenhar camadas que sirvam bem a quem consome.Experiência com Dataform ou dbt e com o ciclo de vida de transformações versionadas.Confiabilidade e qualidade: prática em testes automatizados de dados, monitoramento e resposta a incidentes.

Será diferencial se você tiver:Experiência com processamento em streaming (Pub/Sub, Dataflow, Kafka ou Flink) em cenários de baixa latência.Vivência com arquiteturas modernas de plataforma de dados: data mesh, catálogo e discovery, self-service para times de negócio.Conhecimento de arquitetura de dados para RAG (Retrieval-Augmented Generation): estruturação de dados e metadados para otimizar a recuperação e o contexto de informações por LLMs.Experiência com Kubernetes, containers e práticas de SRE aplicadas a pipelines de dados.Vivência no setor financeiro ou fintechs, incluindo requisitos de compliance e auditoria.

Informações adicionaisDá uma olhada (em alguns) dos benefícios de ser Simpler:🏥 Plano de saúde (amplitude nacional) sem custo de mensalidade e coparticipação para os nossos #Simplers e até +2 dependentes legais 🦷 Plano odontológico (amplitude nacional) sem custo de mensalidade e coparticipação para os nossos #Simplers e até +2 dependentes legais🍕 Flex food no cartão Ifood Benefícios💻 Auxílio home office no cartão Ifood Benefícios💪 Wellhub extensivo a dependentes legais (filho(a)s e cônjuges)🎂 Birthday-off (para você curtir o seu dia com quem você ama!)📚 Parceria com Instituições Educacionais 🧠 Zenklub (Saúde Mental) - Plataforma de saúde mental com 04 sessões de terapia gratuitas por mês para todo Simpler🔒 Seguro de vida👶 Licença parental estendida (maternidade 180 dias e paternidade 45 dias), válida também para mães e pais adotantes, com as mesmas regras aplicadas a não adotantes🎒 Auxílio Creche - Para filhos de até 1 ano de idade✈️ Onhappy (Viagens) - Benefício de viagens com descontos exclusivos em hotéis, passagens e experiências para você viajar melhor e mais🐾 Guapeco (Saúde Pet) - Parceria de saúde pet com condições especiais para você cuidar do seu melhor amigo, no modelo de adesão individual

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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against Gupy (Portal de Vagas)'s own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.
  3. We apply on Gupy (Portal de Vagas)'s form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.
  4. Every reply, sorted

    Gupy (Portal de Vagas)'s answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.
  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

By hand5–10
With CV Rocket100
applications a day

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Same employer first, then the same role elsewhere.

Before you press

Straight answers

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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