Pessoa Engenheira de Dados Sênior - Data & AI at Globo

Hybrid - Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil

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Nossa área de Tecnologia é um pilar fundamental dos nossos negócios, responsável pela transformação digital. A equipe de Data & AI transforma dados em decisões, inteligência e valor para o negócio, construindo plataformas de dados escaláveis, produtos analíticos e soluções baseadas em Inteligência Artificial. Como Engenheira de Dados Sênior, você atuará em desafios de grande escala, contribuindo para a evolução da arquitetura de dados, acelerando iniciativas de Analytics e IA, e ajudando a construir uma cultura orientada por dados em toda a organização.

Requisitos

Habilidades

  • Ciência da Computação
  • Engenharia de Computação
  • Sistemas de Informação
  • Engenharia de Software
  • Análise e Desenvolvimento de Sistemas
  • Tecnologia da Informação
  • Experiência em desenvolvimento de pipelines no GCP
  • Experiência em linguagem python e pyspark
  • Experiência em SQL, principalmente no Bigquery
  • Liderança técnica, definição de arquiteturas, estimativa de esforço e dimensionamento de atividades
  • Vivência em Salesforce
  • Conhecimento em Clouds como Azure, AWS ou OCI

Responsabilidades

  • Projetar e evoluir arquiteturas de dados escaláveis, resilientes e seguras.
  • Definir padrões técnicos para ingestão, transformação, armazenamento e disponibilização de dados.
  • Projetar pipelines batch, streaming e near real-time de acordo com as necessidades do negócio.
  • Avaliar e selecionar tecnologias, frameworks e ferramentas adequadas para cada solução.
  • Garantir escalabilidade, performance e eficiência no processamento de grandes volumes de dados.
  • Participar de decisões arquiteturais e definir direcionamentos técnicos para soluções de dados.
  • Desenvolver pipelines robustos e reutilizáveis para ingestão e transformação de dados.
  • Criar soluções utilizando linguagens e tecnologias como Python, SQL, Spark e ferramentas de orquestração.
  • Implementar processos de integração entre diferentes fontes e destinos de dados.
  • Evoluir pipelines legados buscando melhoria de performance, custo e manutenibilidade.
  • Definir e implementar estratégias de Data Quality.
  • Definir processos para tratamento de incidentes relacionados a dados.

Tecnologias

GCPPythonPySparkSQLBigQuerySalesforceAzureAWSOCISparkOrchestration tools

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