Pessoa Engenheira de Dados

O Time de Dados tem um papel fundamental na construção da inteligência que impulsiona nossas decisões estratégicas. Somos responsáveis por garantir que os dados certos estejam disponíveis, acessíveis e prontos para gerar valor. Como Pessoa Engenheira de Dados, você terá a oportunidade de projetar e evoluir pipelines robustos, estruturar fluxos de dados com eficiência e escalar nossa infraestrutura analítica. Seu trabalho será essencial para habilitar análises avançadas, apoiar iniciativas de IA e garantir que a AEVO tome decisões cada vez mais orientadas por dados confiáveis e bem organizados.

Você terá a missão de:

• Coletar, integrar e consolidar dados provenientes de fontes diversas (estruturadas e não estruturadas);
• Desenvolver pipelines de tratamento e transformação de dados com foco em eficiência, escalabilidade e governança;
• Garantir que os dados estejam prontos para o consumo em processos de IA e machine learning;
• Colaborar na definição e implementação da arquitetura de dados, incluindo escolha de ferramentas, padrões e formatos otimizados;
• Aplicar boas práticas de engenharia de dados, com foco em reusabilidade, versionamento, monitoramento e documentação.

Requisitos:

• Antes de tudo, é essencial que você curta trabalhar em ambientes de inovação, com autonomia, colaboração e vontade de protagonizar soluções com impacto real.

Agora, falando de técnica, esperamos que você tenha:

• Experiência em engenharia de dados;
• Domínio em Python para manipulação e transformação de dados;
• Conhecimento avançado em SQL e familiaridade com bancos relacionais e não relacionais;
• Experiência com ferramentas de ETL, como o Azure Data Factory, Pentaho, Airflow ou similares;
• Vivência com processamento de dados não estruturados (textos, documentos, logs);
• Familiaridade com ambientes em nuvem (Azure, AWS ou GCP);
• Boas práticas de versionamento com Git.

Será um plus se você tiver:

• Experiência em projetos voltados à preparação de dados para IA ou LLMs;
• Conhecimento em arquiteturas de dados modernas, incluindo data lakes e formatos otimizados como Parquet ou Delta Lake;
• Experiência com data governance, anonimização de dados e controle de acesso;
• Experiência com uso de ferramentas Low code.