Senior Engenheiro(a) de Dados – Governança e Linhagem de Dados

CI&TData governance

Listing location: Brazil; Workplace type: RemoteFull-TimeSenior

Salary not disclosed

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Job Details

Ter sólida experiência com Python e SQL avançado.
Ter experiência consistente com Apache Airflow, incluindo desenvolvimento e troubleshooting de DAGs.
Ter experiência com PostgreSQL e Snowflake.
Ter experiência com AWS, incluindo RDS, EC2 e serviços relacionados.
Ter experiência com Git e pipelines de CI/CD.
Ter experiência com LLMs ou agentes de IA aplicados à análise de código e automação, como Claude, OpenAI, Bedrock, LiteLLM ou MCP.
Ser capaz de ler, compreender e fazer engenharia reversa de pipelines e códigos existentes.
Conhecer modelagem de dados, gestão de metadados e conceitos de linhagem de dados.
Como diferencial, ter experiência com OpenMetadata, DataHub, Collibra ou ferramentas de catálogo similares.
Como diferencial, ter experiência com Astronomer ou migrações de Airflow.
Como diferencial, ter experiência no mercado financeiro ou em gestão de ativos.
Como diferencial, ter familiaridade com Arcesium, Bloomberg ou sistemas de gestão de portfólio.
Como diferencial, ter experiência com Trino e recursos de governança do Snowflake, como Horizon e Data Sharing.
Como diferencial, ter certificações em cloud ou engenharia de dados, como AWS ou Snowflake.
Como diferencial, ter inglês intermediário/avançado (B2 ou superior).

Mapear scripts Python, metadados, funções, packages e views SQL para inventariar ativos de dados, dependências e consumidores.
Construir e publicar linhagem de dados em nível de objeto e, posteriormente, de coluna, abrangendo PostgreSQL e Snowflake.
Integrar metadados técnicos, linhagem e ownership ao OpenMetadata via API.
Implementar automações em pipelines de CI/CD para atualizar catálogo e linhagem a cada PR e deploy.
Definir e implementar regras técnicas de qualidade de dados e monitoramento para tabelas críticas.
Colaborar com times de dados, DevOps e plataforma e com donos de dados de negócio.
Documentar inputs, outputs, dependências e propósito de cada objeto de dados.
Usar agentes de IA e LLMs, incluindo Claude e OpenAI, para acelerar análise de código, geração de metadados e documentação, com validação humana.

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