Staff Data Platform Engineering

👉 Quais serão os seus desafios com a gente?

• Desenvolver e manter pipelines de dados confiáveis e escaláveis, garantindo qualidade, performance e observabilidade das execuções;
• Atuar na ingestão, transformação e disponibilização de dados para consumo analítico e aplicações internas;
• Construir e evoluir datasets analíticos reutilizáveis, com consistência semântica e foco em múltiplos casos de uso;
• Operar e evoluir a stack de dados (ex: orquestração, transformação, armazenamento), garantindo estabilidade e eficiência;
• Participar ativamente da resolução de incidentes de dados, atuando no diagnóstico, correção e prevenção de falhas;
• Aplicar boas práticas de engenharia (testes, versionamento, code review, padronização) garantindo qualidade de código;
• Colaborar com Analytics Engineering, SRE e times de produto para garantir que os dados atendam às necessidades do negócio;
• Utilizar ferramentas de IA para aumentar produtividade, qualidade de código e eficiência na resolução de problemas;
• Contribuir para evolução da plataforma de dados como produto, melhorando usabilidade, governança e confiabilidade

👉 O que esperamos que você tenha:

• Experiência com desenvolvimento em SQL e/ou Python aplicados a dados;
• Experiência na construção e manutenção de pipelines de dados (ingestão, transformação e consumo);
• Experiência com alguma ferramenta de orquestração de workflows (ex: Airflow, dbt, Dataform, etc.);
• Vivência com ambientes em nuvem (preferencialmente GCP, BigQuery ou Databricks);
• Capacidade de debugar pipelines e analisar problemas de dados de forma estruturada;
• Conhecimento de boas práticas de engenharia de software (versionamento, testes, code review).

Será um diferencial:

• Experiência com plataformas de dados em escala (data lake, warehouse ou lakehouse);
• Conhecimento em infraestrutura como código (Terraform ou similares);
• Experiência com observabilidade e qualidade de dados (testes, alertas, data diff, etc.);
• Experiência com otimização de custos e performance (FinOps em dados);
• Vivência com ambientes multi-times / multi-domínio e dados como produto;
• Uso prático de IA no desenvolvimento

Um dos pilares da Arcotech é a diversidade. Nossa motivação é nos manter em movimento, inovando e levando as tecnologias educacionais a patamares ainda não vistos. Para isso acreditamos na força da palavra equidade e no respeito à igualdade de direito. Aqui reconhecemos as singularidades, as diferenças e abraçamos a todes.