About the role
Somos um time de mais de 1.400 pessoas que acreditam que as diferenças nos tornam mais fortes. Queremos um ambiente mais diverso, acolhedor, criativo e justo para todas as pessoas! E por isso, todas as nossas oportunidades são abertas a pessoas com deficiência (PCD). 💙 Found on 1752vc Careers, the job board for startup and VC roles.
What they're looking for
- Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados batch e near real-time, de ponta a ponta, da ingestão à disponibilização para consumo
- Evoluir a arquitetura do lakehouse em camadas (Bronze/Silver/Gold) no BigQuery, com padrões de modelagem, particionamento e clustering
- Conduzir a migração de workloads de AWS (Redshift, S3, Airflow em ECS) para GCP (BigQuery, Cloud Storage, Dataform), garantindo paridade de dados e o desligamento seguro do legado
- Orquestrar pipelines com Airflow e evoluir frameworks internos de geração de DAGs, buscando padronização e reuso
- Integrar dados de fontes diversas (bancos transacionais, APIs, eventos, SaaS como Segment) com soluções de ingestão e CDC
- Implementar qualidade de dados, observabilidade e alertas (testes, SLAs, monitoramento de freshness e volume) e atuar na resolução de incidentes
More about this role
Na MadeiraMadeira, acreditamos no poder de reinventar: reinventar casas, histórias e, principalmente, pessoas.
Aqui, crescer é parte da jornada. Se você quer ser protagonista, aprender na prática, colaborar ao lado pessoas incríveis e construir projetos que deixem um legado significativo na nossa história: seu lugar é aqui com a gente.
A Diretoria de Tecnologia da MadeiraMadeira é composta por mais de 250 pessoas engajadas e determinadas em gerar valor com as melhores soluções em tecnologia e engenharia de dados. Aqui você vai encontrar uma galera apaixonada pelas tendências de tecnologia e que está super disposta a compartilhar conhecimento para crescermos juntos!
Modelo de trabalho: [Híbrido] Localização: [Curitiba, PR]
- Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados batch e near real-time, de ponta a ponta, da ingestão à disponibilização para consumo;
- Evoluir a arquitetura do lakehouse em camadas (Bronze/Silver/Gold) no BigQuery, com padrões de modelagem, particionamento e clustering;
- Conduzir a migração de workloads de AWS (Redshift, S3, Airflow em ECS) para GCP (BigQuery, Cloud Storage, Dataform), garantindo paridade de dados e o desligamento seguro do legado;
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