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Esta posição é essencial para projetar, construir e evoluir plataformas de dados que habilitam analytics, IA e produtos digitais em escala. Seu trabalho impulsionará a inovação e a transformação digital, conectando dados de múltiplas fontes a soluções seguras, confiáveis e orientadas a valor.\nSe você busca impacto real, aprendizado contínuo e colaboração com pessoas diversas e talentosas, este é o seu lugar. Aqui, suas ideias viram entregas que fazem diferença para empresas e para a sociedade.\nTogether we do what matters.\nSaiba mais sobre alguns de nossos benefícios:\nVale refeição ou alimentação\n\nCartão Multibenefícios (até Consultor(a) Sênior)\n\nConvênio médico e odontológico\n\nCertificações e treinamentos\n\nSeguro de vida\n\nPrevidência privada\n\nAvababy: acompanhamento da gestação e kit para novos pais e mães\n\nParticipação nos resultados da empresa\n\nWellhub\n\nAuxílio creche\n\nMentoria de carreira\n\nPolítica de Birthday Off (para você e filhos até 12 anos)\n\nSessões de bem-estar\n\nPara cargos gerenciais: veículo corporativo, estacionamento e auxílio combustível\n\nResponsabilidades\nProjetar, construir e manter pipelines de dados (batch e/ou streaming) com Python/PySpark e SQL.\n\nDesenvolver e orquestrar ETLs/ELTs robustos e observáveis, com logs, métricas e alertas.\n\nModelar dados em camadas transacionais (OLTP) e analíticas/multidimensionais (OLAP) para consumo por BI, Analytics e IA.\n\nGarantir qualidade, versionamento e reprodutibilidade de código e artefatos com GitHub (branches, PRs, code review).\n\nImplementar testes (unitários, de integração e de dados) e planejar estratégias de testes ponta a ponta.\n\nAplicar boas práticas de arquitetura de software (modularidade, segurança, desempenho, custo).\n\nColaborar com analistas, cientistas(as) de dados e times de produto para traduzir requisitos de negócio em soluções escaláveis.\n\nDocumentar dados, processos e decisões arquiteturais, promovendo conhecimento compartilhado.\n\nApoiar a melhoria contínua: automação, padronização e performance dos ambientes de dados.\n\n.\nHabilidades e experiências\nProficiência em Python e PySpark para manipulação, transformação e processamento distribuído de dados.\n\nSólidos conhecimentos de SQL (modelagem, tuning, CTEs, janelas, partições).\n\nModelagem de dados transacional (OLTP) e multidimensional (OLAP).\n\nExperiência com desenvolvimento de ETL/ELT e 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