Engenheiro de Dados – Sênior

Responsabilidades e atribuições:
• Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados em lote (batch) e em tempo real (streaming), com
foco em escalabilidade, confiabilidade e reuso.
• Arquitetar e evoluir data warehouses, data lakes e lakehouses em ambiente de nuvem, definindo
camadas de dados (raw, trusted, refined) e padrões de modelagem dimensional.
• Escrever e otimizar rotinas de transformação complexas em SQL e Python, aplicando boas práticas
de versionamento, testes automatizados e CI/CD.
• Integrar fontes como SAP (ECC/S4HANA), Salesforce, Oracle, APIs REST e arquivos, por meio de
conectores nativos, extratores e soluções customizadas.
• Implementar processos de qualidade, catalogação, linhagem e governança de dados (data quality,
data lineage, data catalog), assegurando segurança e conformidade com a LGPD.
• Monitorar o desempenho e o custo dos pipelines, otimizando cargas incrementais, particionamento e
tempo de execução, com observabilidade e alertas proativos.
• Automatizar a orquestração, a operação e a implantação de pipelines e rotinas de dados, reduzindo
atividades manuais e o tempo de entrega.
• Estruturar bases e feature stores para modelos de IA e aprendizado de máquina, e integrar recursos
de IA generativa (ex.: LLMs, RAG, copilots) aos fluxos de dados e às soluções analíticas.
• Apoiar a construção de datasets analíticos, indicadores e dashboards, trabalhando junto aos
analistas de dados e traduzindo necessidades de negócio em especificações técnicas.
Requisitos e qualificações:
• Experiência comprovada (5+ anos) em engenharia de dados, modelagem dimensional e
desenvolvimento de pipelines ETL/ELT escaláveis.
• Necessário idioma inglês para atuação com clientes EUA.
• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, matemática, estatística ou áreas relacionadas.
• Proficiência avançada em SQL e desenvolvimento em Python (ou Scala/Java).
• Experiência com ferramentas e frameworks de processamento e transformação de dados (ex.: dbt,
Apache Spark, Airflow ou equivalentes).
• Experiência prática em plataformas de dados em nuvem (AWS, Azure ou GCP) e em data
warehouses/lakehouses (ex.: Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift, Synapse).
• Conhecimento dos modelos de dados de sistemas ERP complexos, com ênfase na estrutura de
tabelas do SAP (ex.: BKPF/BSEG, VBAK/VBAP, EKKO/EKPO).
• Conhecimento de versionamento (Git), CI/CD, conteinerização e infraestrutura como código.
• Capacidade de resolver problemas, comunicar-se com clareza e aprender rapidamente.
Desejável e Diferencial:
• Conhecimento prático da arquitetura do Celonis Data Integration (Data Pools, Data Models,
Extractors, Extractor Builder, Data Jobs e Delta Sharing) e de modelos orientados a objetos (Object-
Centric Process Mining - OCPM).
• Experiência com automação de processos e fluxos de dados, integrações via APIs e webhooks, e
ferramentas de automação/RPA (ex.: Celonis Action Flows, Power Automate, n8n).
• Vivência com IA/ML e IA generativa aplicadas a dados (ex.: LLMs, RAG, prompt engineering,
agentes), incluindo preparação de dados para modelos e uso de assistentes (ex.: Process Copilot).
• Visão analítica para consultas e indicadores (SQL/PQL), construção de dashboards e visualizações
(ex.: Power BI, Celonis Studio), e definição de KPIs com as áreas de negócio.
• AWS Certified Data Engineer.
• Azure Data Engineer Associate.
• Google Professional Data Engineer.
• Celonis Data Engineer.
• Celonis Technical Expert.
Modelo de Atuação:
● Cooperada.
● Remoto.

Work arrangement
Yes