Pessoa Engenheira de Dados Sênior

Nosso propósito é criar tecnologias que desafiam as melhores do mundo e mudam o jogo para nossos clientes. Por isso, buscamos profissionais que desejam fazer parte de uma cultura pautada pela excelência e inovação. Se você se identifica com um ambiente de trabalho colaborativo e movido por curiosidade, venha construir o futuro da tecnologia conosco. Valorizamos o crescimento contínuo dos zuppers, incentivando cada pessoa a trilhar caminhos que impulsionem sua evolução profissional. Atuar como Data Engineer Sênior na construção e evolução de pipelines de dados complexos, com foco em dados multimodais e soluções para Inteligência Artificial. A posição terá forte atuação em Python, PySpark, SQL/NoSQL, AWS, streaming, Data Mesh, Terraform e observabilidade, garantindo escalabilidade, qualidade, performance e controle de custos. O que você fará por aqui - Construir e manter pipelines de dados complexos para ingestão, processamento e disponibilização de dados multimodais (áudio, imagem, documentos) para modelos de IA. - Apoiar equipes de ciência de dados e Machine Learning na produtização de modelos, garantindo escalabilidade, performance e qualidade dos dados. - Implementar e monitorar processos de governança, qualidade e controle de custos em ambientes de dados distribuídos. - Desenvolver e otimizar soluções SQL e NoSQL, inclusive replicação avançada para alta disponibilidade e consistência global. - Ajudar a reduzir a latência em pipelines multimodais por meio da escolha e configuração adequadas de ferramentas (streaming, cache, processamento em lote). - Atuar como referência técnica em observabilidade e monitoramento de dados, propondo inovações e melhores práticas. - Colaborar com times multidisciplinares utilizando metodologias ágeis e promovendo comunicação clara com stakeholders técnicos e de negócio. O que esperamos que você saiba - Python e PySpark avançados para construção de pipelines. - SQL (modelagem, otimização de queries, replicação avançada) e bancos NoSQL (incluindo DynamoDB). - AWS (S3, Glue, Athena, Lake Formation, EMR, Lambda, Step Functions, DynamoDB, SageMaker) para orquestração e processamento de dados. - Ferramentas de streaming (Kafka ou Kinesis). - Modelagem de dados voltada para Data Mesh (SOR/SOT/SPEC). - Terraform para infraestrutura como código. - Git, CI/CD para versionamento e automação. - Monitoramento e observabilidade de pipelines com Datadog. O que seria Legal se você soubesse - Experiência com pipelines de dados multimodais (áudio, imagem e documentos). - Configuração avançada de replicação multi-região em bancos SQL/NoSQL. - Liderança em iniciativas de inovação no uso de cache distribuído (ex: Hazelcast, Aerospike). - Atuação em eventos técnicos ou publicação de artigos sobre dados/observabilidade. - Integração de pipelines com soluções de IA generativa e modelos avançados. - Vivência prática com StackSpot AI ou aplicações similares para acelerar produtividade. O que acontece após minha aplicação na vaga interna? Confirmada sua candidatura e analisado que seu perfil faz sentido para a posição escolhida, comunicaremos via e-mail a liderança e BP imediatos sobre sua aplicação em seleção interna. Quer entender mais sobre os detalhes, acesse a página de Vagas Internas na Zupnet. #LI-DNI #LI-DNP