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Resumo: Esta função de Engenheiro de Dados envolve a construção e evolução de uma plataforma de dados, transformando dados do mundo real em conjuntos de dados estruturados por meio de trabalho prático com engenheiros seniores. Pontos de destaque: 1. Função prática focada em aprender fazendo, em ambiente de produção 2. Influência direta na plataforma de dados da Avra e em sua evolução 3. Trabalho em problemas reais de dados com engenheiros experientes **A função** ============ Por trás da IA fundacional da Avra encontra-se uma camada crítica: uma plataforma de dados que ingere, estrutura e opera dados caóticos do mundo real, convertendo-os em entradas confiáveis para nossos modelos e produtos. Como **Engenheiro de Dados**, você ajudará a construir e evoluir a plataforma de dados da Avra — o sistema que transforma dados desestruturados do mundo real de pequenas e médias empresas (PMEs) em conjuntos de dados estruturados e utilizáveis. Trata-se de uma função prática focada em **aprender fazendo, em ambiente de produção**. Você trabalhará ao lado de engenheiros seniores para implementar pipelines, melhorar fluxos de trabalho e tornar os sistemas mais confiáveis ao longo do tempo. Não se espera que você tenha todas as respostas. Contudo, espera-se que você seja curioso, aprofunde-se nos problemas e desenvolva um forte julgamento ao trabalhar em sistemas reais que realmente importam. Com o tempo, você assumirá a responsabilidade por partes cada vez mais críticas da plataforma. **Remoto (Brasil)** **Responsabilidades** ==================== * **Construir e manter pipelines de dados.** Implementar pipelines que ingestem e processem dados provenientes de APIs, arquivos e sistemas externos. * **Contribuir para fluxos de orquestração.** Trabalhar com ferramentas como Dagster (ou similares) para construir e manter fluxos de dados. * **Apoiar esforços de modelagem de dados.** Auxiliar na estruturação de conjuntos de dados e camadas de transformação para melhorar usabilidade e consistência. * **Trabalhar em questões reais de dados.** Investigar inconsistências de dados, lidar com alterações de esquema e depurar falhas em pipelines. * **Melhorar a confiabilidade ao longo do tempo.** Adicionar monitoramento, registro de logs e verificações para tornar os sistemas mais observáveis e estáveis. * **Colaborar com a equipe.** Trabalhar em estreita colaboração com engenheiros seniores e outras equipes para compreender problemas e implementar soluções. **Você se destaca se** ==================== * Você tem experiência com **pipelines de dados** ou sistemas backend * Você se sente à vontade escrevendo **Python** para processamento de dados ou automação * Você possui sólidas habilidades em **SQL** e compreende conceitos básicos de modelagem de dados * Você é curioso sobre como os sistemas funcionam em produção e deseja compreender falhas * Você se sente à vontade fazendo perguntas e aprofundando-se nos problemas * Você prefere soluções simples e claras a complexidades desnecessárias * Experiência com ferramentas como dbt, Airflow, Dagster ou plataformas em nuvem é um diferencial **Qualificações** ================== * **Experiência \-** 2–4 anos de experiência em engenharia de dados, engenharia backend ou funções correlatas * **Habilidades técnicas \-** Experiência com Python e SQL, além de alguma exposição a pipelines de dados ou sistemas distribuídos * **Mentalidade \-** Forte orientação para aprendizado e disposição para receber feedback e iterar rapidamente * **Colaboração \-** Capacidade de trabalhar em equipe, comunicar-se com clareza e pedir ajuda quando necessário **O que oferecemos** ================= * **Remuneração competitiva \-** Salário atrativo e participação acionária * **Propriedade \& impacto \-** Influência direta na base da plataforma de dados da Avra e em sua evolução * **Ambiente técnico \-** Trabalho em problemas reais de dados envolvendo ingestão complexa, confiabilidade e sistemas em larga escala * **Equipe enxuta e de alta qualidade \-** Colaboração próxima com engenheiros experientes e fundadores em um ambiente de alto contexto * **Cultura flexível \-** Modelo remoto desde o início (Brasil), com folga flexível e forte ênfase na autonomia Se você busca crescer como engenheiro de dados trabalhando em sistemas reais — não apenas em tarefas isoladas — e deseja aprender como plataformas de dados em produção realmente funcionam, adoraríamos conversar com você.
