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Engenheiro de Dados Senior

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Resumo da Vaga: Buscamos um Engenheiro de Dados para projetar, construir e manter arquiteturas e pipelines de dados complexos, impulsionando a inteligência de negócios em um ambiente dinâmico. Principais Destaques: 1. Ambiente dinâmico e orientado a resultados 2. Protagonismo, autonomia e aprendizado acelerado 3. Construção de algo grande em evolução contínua **Sobre Nós** **Estamos em constante evolução \-** fortalecendo nossa estrutura, ampliando nossas capacidades e avançando para os próximos níveis do entretenimento digital no Brasil. Seguimos pioneiros, com ambição, tecnologia e foco em escala. Operamos em tempo real, com milhões de decisões acontecendo a cada segundo, e buscamos pessoas que queiram crescer junto com essa jornada. Aqui você encontrará um ambiente dinâmico e orientado a resultados, onde protagonismo, autonomia e aprendizado acelerado fazem parte do dia a dia. Valorizamos quem usa tecnologia a seu favor, encara desafios e quer construir algo grande. *Se você quer fazer parte de uma empresa em evolução contínua, que está elevando o jogo e abrindo novas oportunidades, a Apostou pode ser o seu próximo passo.* **PRINCIPAIS RESPONSABILIDADES** * Projetar e construir do zero a arquitetura de dados da plataforma — data warehouse, data lake ou arquitetura medallion — definindo as camadas raw, staged e curated que sustentarão toda a inteligência do negócio. * Desenvolver, implantar e manter pipelines de ingestão de dados (ETL/ELT) que capturem eventos de todas as fontes críticas da plataforma: apostas, pagamentos, sessões de jogador, CRM, financeiro e risco, com baixa latência e alta confiabilidade. * Modelar o data warehouse e definir os schemas, tabelas de fatos, dimensões e mart areas de negócio — CRM, produto, financeiro, risco — garantindo consistência, rastreabilidade e performance de consulta. * Implementar e operar a stack de transformação de dados com dbt, garantindo modelos versionados, testados, documentados e evoluídos de forma colaborativa com os times consumidores. * Orquestrar todos os pipelines e workflows de dados com Apache Airflow (ou equivalente), garantindo agendamento confiável, reprocessamento resiliente e visibilidade total de dependências. * Garantir a qualidade de dados ponta a ponta — implementando data contracts, testes automáticos de schema, alertas de anomalia e monitoramento de freshness para que nenhum consumidor receba dado incorreto. * Construir e manter a camada de streaming de dados para casos de uso em tempo real — detecção de fraude, jogo responsável, alertas de CRM — integrando Kafka ou equivalente ao ecossistema de dados. * Definir e implementar a estratégia de governância de dados da empresa: catálogo de dados, dicionário de termos de negócio, controle de acesso por dado sensível e conformidade com LGPD. * Integrar as ferramentas de BI — Looker, Power BI, Metabase — ao data warehouse, garantindo que analistas, PMs e a liderança tenham acesso self\-service a dados confiáveis e atualizados. * Colaborar diretamente com os times de Produto, CRM, Financeiro, Risco e IA para entender necessidades analíticas, modelar os dados corretamente e garantir que a infraestrutura atenda a casos de uso reais com agilidade. * Definir e implantar as melhores práticas de engenharia de dados da empresa — versionamento de modelos, testes de qualidade, documentação, CI/CD para dados — construindo uma cultura data\-driven desde a fundação. * Monitorar a saúde de toda a infraestrutura de dados — latência de pipelines, custo de cloud, volume de dados processados — e otimizar continuamente para eficiência operacional e de custo. * Apoiar o time de IA/ML fornecendo as features, pipelines de treinamento e feature stores necessários para modelos preditivos de churn, LTV, detecção de fraude e comportamento de jogador. * Garantir conformidade dos dados com a regulamentação de iGaming — auditabilidade de transações, isolamento de dados sensíveis, relatórios regulatórios — atuando junto a Compliance e Jurídico. Requisitos: **O que esperamos de você \- Obrigatório** * **SQL avançado em data warehouses cloud (BigQuery, Redshift ou Snowflake) — modelagem dimensional, CTEs, window functions, otimização de queries** * Python para engenharia de dados — pandas, PySpark, construção de pipelines ETL/ELT dbt (data build tool) — modelagem em camadas, testes de qualidade, documentação e versionamento de modelos * Apache Airflow ou orquestrador equivalente (Prefect, Dagster) em ambiente de produção * Cloud data platform: GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub) ou AWS (Redshift, Glue, Kinesis) * Kafka ou plataforma de streaming para pipelines em tempo real * Git e boas práticas de engenharia de software aplicadas a dados (CI/CD for data, testes, code review) * **Mínimo 6 anos em engenharia de dados com experiência em construção de data warehouses ou pipelines de produção** * Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Sistemas de Informação ou áreas correlatas * Inglês avançado — documentação técnica, ferramentas e comunicação com fornecedores **Diferenciais que irão destacar sua candidatura:** * **Experiência em iGaming, fintechs ou plataformas de alto volume transacional e eventos comportamentais** * Experiência construíndo arquitetura de dados do zero — greenfield data platform Conhecimento de arquitetura Medallion (Bronze/Silver/Gold) ou Data Lakehouse (Delta Lake, Apache Iceberg) * Feature store e colaboração com times de ML/IA para pipelines de treinamento e inferência * Governância de dados: catálogo (DataHub, Amundsen, Collibra), data contracts e LGPD aplicada a dados * Certificações: Google Professional Data Engineer, AWS Data Analytics Specialty ou dbt Analytics Engineer * Pós\-graduação em Data Engineering, Data Science ou Engenharia de Software Benefícios * iFood Benefícios * Plano de Saúde * Assistência Odontológica * Suporte a Deslocamento * Day off de Aniversário * *Benefícios direcionados a contratos CLT* *Se você busca desafios, aprendizado contínuo e quer se destacar pelo que entrega, venha crescer com a gente.* ***Estamos ansiosos para conhecer você!***

Fonte da Informação:  indeed Ver publicação original
João Silva
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