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Open nowPosted 43 days ago

Data Engineer Sênior

topmind44 open roles

Where
São Paulo, BR
Work mode
Hybrid
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From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowData Engineer Sêniortopmind · São Paulo, BR

  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 topmind'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.

12.7% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market.

Share of postings closed within
  1. 2.2%1 day
  2. 4.5%3 days
  3. 12.7%7 days
  4. 20.4%14 days
  5. 35.6%30 days
  6. 58.7%60 days
This job: posted 43 days ago

The posting

Data Engineer Sênior

Estamos em busca de um(a) Data Engineer Sênior para atuar no desenvolvimento, manutenção e evolução de soluções de Engenharia de Dados, garantindo a qualidade, confiabilidade, escalabilidade e performance dos dados utilizados em iniciativas de analytics, BI e produtos de dados.

Buscamos profissionais com mais de 4 anos de experiência em Engenharia de Dados e experiência prática com AWS, Airflow, dbt, Snowflake e Databricks, além de conhecimento em arquitetura medalhão (Bronze, Silver e Gold).

A pessoa será responsável por desenvolver e otimizar pipelines de dados, estruturar processos de ingestão e transformação e contribuir para a evolução da arquitetura e dos ambientes de dados, aplicando boas práticas de engenharia, qualidade e governança.

Principais responsabilidades:

  • Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados, garantindo estabilidade, escalabilidade, confiabilidade e eficiência.
  • Construir e orquestrar workflows de dados utilizando Apache Airflow.
  • Desenvolver e manter processos de transformação e modelagem de dados utilizando dbt.
  • Implementar e evoluir soluções de Engenharia de Dados utilizando AWS, Snowflake e Databricks.
  • Projetar e implementar pipelines de ingestão, processamento e transformação de dados utilizando abordagens ETL/ELT.
  • Aplicar e manter a arquitetura medalhão, organizando os dados nas camadas Bronze, Silver e Gold.
  • Estruturar e otimizar ambientes de Data Lake e Data Warehouse para atender às necessidades analíticas e de negócio.
  • Garantir a qualidade, integridade, consistência, segurança e rastreabilidade dos dados.
  • Monitorar e otimizar consultas SQL, pipelines e processos de processamento de dados.
  • Aplicar boas práticas de versionamento de código, testes, documentação e CI/CD.
  • Colaborar com profissionais de Engenharia, Analytics, BI, Produto e áreas de negócio para desenvolver soluções orientadas a dados.
  • Contribuir para decisões técnicas, melhorias arquiteturais e evolução contínua dos processos de Engenharia de Dados.

Requisitos obrigatórios:

  • Mais de 4 anos de experiência profissional em Engenharia de Dados.
  • Experiência prática com AWS, aplicada a soluções e pipelines de dados.
  • Experiência com Apache Airflow para orquestração e agendamento de pipelines.
  • Experiência com dbt para transformação, modelagem e organização de dados.
  • Experiência com Snowflake em ambientes de armazenamento, processamento ou análise de dados.
  • Experiência com Databricks em soluções de Engenharia de Dados e processamento de dados.
  • Conhecimento e experiência com arquitetura medalhão (Bronze, Silver e Gold).
  • Conhecimento avançado de SQL.
  • Experiência com Python ou Scala.
  • Experiência na construção e manutenção de pipelines e processos ETL/ELT.
  • Conhecimento de Data Lakes, Data Warehouses e modelagem de dados.
  • Familiaridade com controle de versão, testes e práticas de CI/CD aplicadas a soluções de dados.
  • Inglês suficiente para leitura de documentação técnica e comunicação em contexto profissional

Diferenciais:

  • Experiência com processamento de dados em tempo real e arquiteturas de streaming.
  • Conhecimento de Apache Spark e Kafka.
  • Experiência com governança de dados, Data Catalog, linhagem e qualidade de dados.
  • Vivência na definição de padrões técnicos e melhorias de arquitetura.
  • Experiência em equipes multidisciplinares e ambientes orientados a produtos de dados.

Perfil desejado:

Buscamos uma pessoa com sólida experiência técnica em Engenharia de Dados, capacidade de resolver problemas complexos, visão arquitetural e autonomia para desenvolver e otimizar soluções de dados.

É importante que o(a) profissional tenha experiência prática com as tecnologias solicitadas e consiga explicar sua aplicação em projetos reais, demonstrando conhecimento de pipelines, orquestração, transformação, processamento e organização dos dados em arquitetura medalhão.

Valorizamos profissionais com pensamento analítico, boa comunicação, colaboração entre equipes e foco na construção de soluções confiáveis, escaláveis e alinhadas às necessidades do negócio.

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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against topmind'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 topmind'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

    topmind'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.

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By hand5–10
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Before you press

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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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