Omie
São Paulo, SP, Brasil
Engenheiro(a) de Dados I (Data OPS)
São Paulo/SP.
HíbridoFull time
📍 São Paulo, SP, BrasilHíbridoPublicada 05 de outubro de 2026 · recém publicadacapturada em 05/10/2026
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Descricao da vaga
A Omie tem como propósito trazer prosperidade para o ecossistema empreendedor brasileiro. Por isso, buscamos por pessoas com mentalidade de crescimento, valorizando perfis que tenham capacidade de adaptação, senso colaborativo e sejam motivadas pela inovação e pelo aprendizado contínuo.
Faça parte da história de uma das empresas de tecnologia que mais cresce no país! 🚀
#VempraOmie
Responsabilidades e atribuicoes
- Evoluir o ecossistema de dados corporativo, atuando com ferramentas como Databricks Lakehouse Platform e Redshift, garantindo alta disponibilidade, governança e performance.
- Implementar arquiteturas de dados escaláveis e distribuídas, sustentando processos de ingestão, transformação e consumo em larga escala.
- Desenvolver pipelines de dados em PySpark, Scala e SQL, assegurando eficiência, qualidade e rastreabilidade.
- Definir e disseminar padrões técnicos, boas práticas e frameworks de engenharia de dados, promovendo consistência e excelência operacional.
- Atuar junto às equipes de tecnologia, produto e negócio para garantir integração eficiente entre sistemas e camadas analíticas.
- Gerenciar o desempenho e otimização de workloads analíticos, aplicando técnicas avançadas de tuning e monitoramento.
- Garantir a qualidade, integridade e segurança dos dados, em conformidade com LGPD e demais diretrizes corporativas.
- Implementar e supervisionar mecanismos de observabilidade e monitoramento de dados e processos.
- Documentar arquiteturas, fluxos e processos técnicos, assegurando rastreabilidade e evolução contínua do ambiente de dados.
- Atuar como referência técnica e estratégica, apoiando decisões de arquitetura, performance e escalabilidade.
Requisitos
- Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
- Experiência comprovada como Engenheiro de Dados Sênior.
- Experiência prática com Databricks Lakehouse Platform ou equivalente.
- Proficiência em Python e SQL para desenvolvimento e otimização de pipelines de dados.
- Experiência com otimização de performance e tuning de queries.
- Experiência com modelagem de dados.
- Familiaridade com Github.
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