A Valtech é uma agência digital global que ajuda organizações a melhorar a experiência dos clientes e avançar em seus negócios digitais. Seu trabalho reúne tecnologia, marketing, dados e inteligência artificial para apoiar iniciativas de comércio, a transformação digital empresarial e um melhor desempenho de marketing. Com equipes e escritórios em todo o mundo, a Valtech trabalha em parceria com empresas em estratégia digital, inovação de experiências e uso prático de dados para construir futuros digitais mais eficazes.
Engenheiro(a) de Dados Sênior - Trabalho remoto na Polônia
Junte-se à Valtech como Engenheiro(a) de Dados Sênior para desenvolver plataformas de dados em nuvem que apoiem analytics, machine learning, GenAI e produtos de dados em produção. Você criará pipelines escaláveis, arquiteturas lakehouse e serviços de dados confiáveis para cargas de trabalho modernas de IA e analytics.
Descrição
- Projetar, desenvolver e otimizar plataformas de dados em nuvem para analytics, IA e produtos de dados.
- Criar pipelines confiáveis em lote, de streaming e quase em tempo real para dados estruturados e não estruturados.
- Desenvolver processos robustos de ingestão, transformação e curadoria de dados.
- Criar soluções lakehouse e arquiteturas em camadas medallion com Databricks ou Microsoft Fabric.
- Produzir conjuntos de dados confiáveis para analytics, machine learning, análise causal, otimização, GenAI, LLM, RAG e aplicações baseadas em agentes.
- Criar modelos de dados e automatizar a orquestração de workflows com Airflow, dbt, Databricks Workflows, Azure Data Factory ou ferramentas comparáveis.
- Usar padrões orientados a eventos e streaming, estabelecendo governança, linhagem, controles de qualidade, gestão de acesso e observabilidade.
- Acompanhar a atualização dos dados, a resiliência dos pipelines, o desempenho dos SLAs, a escalabilidade, a eficiência e os custos operacionais.
- Fornecer camadas de serving, APIs, entradas de features e interfaces analíticas para soluções downstream de machine learning e IA.
- Esclarecer e aprimorar as necessidades do negócio por meio da descoberta com stakeholders e de recomendações fundamentadas.
- Trabalhar em parceria com cientistas de dados, engenheiros de machine learning, analistas, equipes de plataforma e stakeholders do negócio.
- Ajudar as equipes a adotar produtos de dados e avançar nas práticas de engenharia de dados e IA.
Requisitos
- Experiência prática comprovada com Apache Spark e Delta Lake.
- Sólidos conhecimentos de programação em Python e SQL.
- Experiência profissional na entrega de pipelines em lote e de streaming e de plataformas de dados prontas para produção.
- Bom conhecimento de modelagem de dados, qualidade de dados e governança de dados.
- Experiência prática significativa com serviços de dados da AWS e Databricks Lakehouse ou com Microsoft Azure/Fabric e ferramentas relacionadas.
- Profundo conhecimento em uma combinação de nuvem e plataforma; conhecimentos de Snowflake ou GCP são desejáveis, mas não obrigatórios.
- Experiência projetando arquiteturas lakehouse e trabalhando com sistemas de dados distribuídos.
- Sólido entendimento dos requisitos de escalabilidade, confiabilidade e desempenho de pipelines de dados.
- Boa capacidade de resolução de problemas e estilo de trabalho colaborativo.
- Experiência em ambientes Agile ou de consultoria é um diferencial.
- Experiência com GenAI e plataformas de dados para IA, CI/CD de pipelines de dados, Terraform ou CloudFormation, Kafka, otimização de Spark, cargas de trabalho de analytics avançado ou machine learning, ou produtos de dados em grande escala é desejável.
- Enviar um CV detalhando a experiência e os conhecimentos relevantes.
Benefícios
- 24 dias úteis de férias anuais remuneradas.
- Feriados nacionais cobertos.
- Licença médica de até 20 dias por ano.
- Licença não remunerada de até 20 dias por ano.
- Seguro médico.
- Escolha entre um cartão Multisport ou Multikafeteria.
- Suporte para licença-maternidade e licença-paternidade.
- Workshops internos e iniciativas de aprendizagem.
- Reembolso de certificações profissionais.
- Oportunidades de participação em comunidades profissionais locais e globais.
- Um Framework de Crescimento para definir expectativas e planejar a evolução em direção à carreira escolhida.
- Um programa de mentoria com oportunidades de desenvolvimento como mentor ou mentorado e de progressão para uma posição mais sênior.
- Pacotes progressivos de benefícios que se ampliam com o tempo de serviço.
- Opções flexíveis de trabalho remoto e híbrido, sujeitas à disponibilidade específica de cada país.
- Progressão de carreira por meio de mobilidade internacional e programas de desenvolvimento profissional.
- Acesso a ferramentas modernas, treinamentos e especialistas do setor.
- Adaptações razoáveis durante todo o processo de entrevistas.