Senior Data Engineering

Headquarters: BR URL: http://trinca.com

Na TRINCA, a gente no preenche vagas. A gente convida pessoas para construir o que vem a seguir. Dados so a matria-prima de qualquer deciso que importa. Mas dado bruto sem arquitetura, sem pipeline e sem contexto de negcio no vale nada. Se voc sabe transformar volume em valor, e quer fazer isso em um dos setores mais intensivos em dados do Brasil, essa vaga pode ser o seu prximo grande desafio. Aqui voc vai ser a engenharia por trs das decises: responsvel por construir e evoluir a infraestrutura de dados de uma plataforma de seguros de grande escala, garantindo que as informaes certas cheguem s pessoas certas, no momento certo. ( Sua misso na TRINCA Voc vai atuar como pea central da jornada de dados de uma plataforma de seguros em expanso com governana crescente e demanda real por qualidade de dado.Sua misso garantir que os pipelines sejam robustos, os modelos sejam escalveis e o time de negcio tenha acesso a informaes confiveis para navegar com segurana. Voc vai ser dono da engenharia de dados end-to-end: da ingesto ao insight, passando por arquitetura, orquestrao e qualidade. Tudo isso no nosso jeito de trabalhar: direto, humano, colaborativo e com impacto real. O que voc vai construir no dia a dia

Pipelines de dados: projetar, implementar e manter pipelines robustos e escalveis, integrando dados de APIs, sistemas internos e fontes externas com foco em volume e confiabilidade. Arquitetura e modelagem: desenvolver e evoluir modelos de dados em Data Lakehouse (Delta Lake), estruturando camadas que sustentem anlises complexas e o crescimento da plataforma. Orquestrao e automao: configurar e operar ferramentas de orquestrao (Airflow, Dagster ou similares) para garantir que processos rodem com qualidade e pontualidade. Qualidade e governana: contribuir para a construo de um dicionrio de dados unificado, aplicar prticas de CI/CD e controle de verso nos pipelines, e assegurar integridade e rastreabilidade dos dados. Parceria com negcio: colaborar com times de produto, analistas e cientistas de dados para traduzir perguntas de negcio em anlises concretas e identificar oportunidades de melhoria. Inovao em dados: apoiar iniciativas de Machine Learning e modelos preditivos, contribuindo para a antecipao de tendncias e a otimizao de operaes.

O que buscamos em voc Requisitos essenciais

Experincia comprovada em Engenharia de Dados, com histrico de construo e manuteno de pipelines robustos e escalveis em ambientes de grande volume. Experincia com Databricks e/ou outras plataformas analticas distribudas, incluindo arquiteturas Data Lakehouse e Delta Lake. Proficincia avanada em SQL e domnio de bancos relacionais e no relacionais (ex.: PostgreSQL, MongoDB, Cassandra). Domnio de Python com PySpark e frameworks de Big Data como Apache Spark ou Apache Flink. Experincia com ferramentas de orquestrao de pipelines, como Apache Airflow ou Dagster. Experincia com ambientes de nuvem (Azure, AWS ou GCP) e servios de armazenamento distribudo (Azure Data Lake Storage, AWS S3, GCS). Conhecimento de prticas de CI/CD e controle de verso com Git/GitHub aplicadas a pipelines de dados. Familiaridade com ingesto de dados em tempo real via Kafka, Kinesis ou similares. Uso real de IA no trabalho: cases concretos em que voc aplicou IA para ganhar velocidade, qualidade ou consistncia em engenharia de dados. Por exemplo: uso de LLMs para gerar ou revisar transformaes SQL, automao de documentao de pipelines, deteco de anomalias com IA ou otimizao de queries com sugestes de IA. No basta j usei ChatGPT . Alinhamento real com nossos valores: Conecte-se de verdade | Assuma os desafios | Entregue com orgulho.

Diferenciais que brilham os olhos

Experincia com ferramentas de BI como Power BI, Tableau ou Looker para construo de dashboards e relatrios. Experincia com modelos preditivos e implementao de Machine Learning em ambiente de produo. Certificao Databricks Data Engineer Associate e/ou Azure DP-203. Experincia no setor de seguros ou em plataformas financeiras de alto volume. Ingls.

Como o seu jeito de ser (e fazer)

Assume os desafios: quando um pipeline quebra em produo ou uma fonte de dados muda sem aviso, voc no espera o problema se resolver sozinho. Vai l, entende a causa raiz e age. Se conecta de verdade: sabe que engenharia de dados s faz sentido quando o time de negcio consegue usar o que voc entrega. Ouve antes de construir, e comunica o que possvel sem jargo desnecessrio. Entrega com orgulho: no solta pipeline sem teste, no documenta depois , no empurra problema para frente. Qualidade e integridade so inegociveis para voc. Tem curiosidade genuna para se manter atualizada com as evolues do ecossistema de dados e tecnologias analticas, trazendo o que aprende para o trabalho do dia a dia. Consegue gerenciar projetos de ponta a ponta com autonomia real, da concepo implementao, sem depender de direcionamento constante.

Modelo de contratao PJ, com autonomia real e trabalho remoto. Por que a TRINCA? Porque aqui voc no entra para tocar processo .Voc entra para construir a fundao de dados de uma plataforma de seguros em escala real e preparar o time para o que vem a seguir. Se voc quer fazer parte de um lugar onde pessoas importam de verdade, onde tecnologia meio e no fim, e onde cada entrega carrega propsito, vem construir com a gente. =I We Build What s Next. E queremos voc nessa construo.

To apply: https://weworkremotely.com/remote-jobs/trinca-senior-data-engineering