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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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