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.

Nesta posição, atuará na transformação da forma como os dados financeiros são processados, analisados e aproveitados para a tomada de decisões estratégicas. O seu papel será fundamental num ambiente desafiador e inovador, utilizando tecnologias de ponta para realizar entregas de alto impacto, aliando forte capacidade técnica, visão analítica e foco em escalabilidade.

• Experiência prática com IA / GenAI aplicada à engenharia de dados (ex: Amazon Bedrock, MCP Server AI Agent, técnicas de RAG e avaliação/eval).
• Conhecimento e aplicação de desenvolvimento guiado por especificação (Spec Driven Development). Para essa posição teremos aplicação de um teste.

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 Zup net.

Originally posted on Himalayas

• Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados robustos e escaláveis, garantindo a qualidade, governança e observabilidade dos dados.
• Atuar em projetos de processamento massivo de dados utilizando Apache Spark / PySpark, AWS Glue e EMR.
• Implementar rotinas de orquestração e automação de fluxos de dados com Apache Airflow, Step Functions e EventBridge.
• Modelar e gerir o armazenamento de dados em S3, Open Table Formats e arquitetura Lakehouse, incluindo data contract e schema evolution.
• Desenvolver e otimizar consultas em Data Warehouses (Redshift, Athena), bases de dados relacionais (RDS) e NoSQL (DynamoDB).
• Aplicar práticas de governança de dados com Lake Formation, OpenLineage e ferramentas de catalogação e lineage.
• Monitorizar e garantir a observabilidade dos ambientes de dados com CloudWatch, DataDog e práticas de melhoria contínua.
• Explorar e implementar soluções de IA e GenAI aplicadas a dados (prompt engineering, RAG, embeddings, guardrails e avaliação).
• Contribuir para a cultura de automação (toil reduction), DevOps (Dev + Infra + Sec), planeamento de capacidade e otimização da relação custo/performance.
• Participar na resolução de incidentes, elaboração de runbooks e promoção de práticas de melhoria contínua nos processos.

• Experiência consolidada em processamento e transformação de dados utilizando Apache Spark / PySpark, AWS Glue e EMR.
• Domínio em consultas e armazenamento avançado, com forte base em SQL e NoSQL (modelagem em S3, Redshift, DynamoDB, RDS, Athena).
• Atuação comprovada na orquestração de dados com Apache Airflow, Step Functions e EventBridge.
• Vivência sólida em arquiteturas Lakehouse, Open Table Formats, data contract e schema evolution .
• Práticas de governança de dados utilizando Lake Formation e OpenLineage.
• Conhecimento em configuração de monitorização e observabilidade com CloudWatch, DataDog ou similares.