CVLB
ESPECIALISTA DE ENGENHARIA DE DADOS.

Como é trabalhar no GRUPO CVLB?

Somos uma empresa inclusiva e diversa, cheia de oportunidades de crescimento, clima alegre e descontraído.

Para que tudo dê certo nas lojas, um time enorme trabalha na administração e no centro de distribuição. Isso significa que há muito espaço para quem quer fazer parte do nosso super time!

Seguimos juntos, sonhando & realizando ainda mais! 🧡

🎯 Qual será sua tarefa no Grupo CVLB?

• Assumir domínios de dados de ponta a ponta — da ingestão na origem até a camada que o negócio consome todos os dias para decidir compra, preço, estoque e sortimento.

• Construir e evoluir pipelines de ingestão e transformação ELT/ETL de ponta a ponta, em batch e near real-time, a partir de SAP, Oracle, PostgreSQL, APIs e arquivos.

• Orquestrar as cargas no Cloud Composer (Airflow), garantindo SLA, idempotência, reprocessamento e monitoramento.

• Modelar o data warehouse no BigQuery em arquitetura de camadas Medallion* — bronze / silver / gold, com Dataform, entregando modelos confiáveis e performáticos para o consumo em Power BI.

• Implementar e operar replicação CDC das bases transacionais (Datastream e afins).

• Processar grandes volumes com PySpark (Dataproc) e Apache Beam (Dataflow) quando o problema pedir.

• Trabalhar performance e custo no BigQuery: particionamento, clustering, reescrita de query, FinOps de dados.

• Definir padrões técnicos, revisar código e ser referência para o time de dados.

• Traduzir demandas das áreas de negócio (Comercial, Supply, Financeiro, Marketing) em soluções de dados.

📝 Para conquistar um lugar no time de talentos do Grupo CVLB, você precisa:

• Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados, a partir de 5 anos, com atuação sênior comprovada;

• Necessário SQL avançado — funções de janela, CTEs, otimização e leitura de plano de execução;

• Necessário experiência com Python aplicado a engenharia de dados: código modular, testado e versionado;

• Experiência na construção de pipelines ELT/ETL de ponta a ponta, com tratamento de falha, reprocessamento e idempotência;

• Experiência com airflow (ou Cloud Composer) em ambiente produtivo;

• Experiência em cloud pública em ambiente produtivo de dados;

• Experiência em data warehouse em nuvem — preferencialmente BigQuery; Snowflake, Redshift ou Synapse também contam;

• Necessário experiência com Modelagem de dados e arquitetura em camadas (Medallion / dimensional);

• Domínio de bancos relacionais: PostgreSQL, Oracle, SQL Server ou MySQL;

• Trabalho com formatos de arquivos (Parquet, CSV, JSON, Avro) e consumo de APIs REST;

• Desejável Git, com cultura de branch, pull request e code review.