Publicado 2026-02-26
A VMBears é uma empresa jovem e moderna com o objetivo de ajudar seus clientes a aproveitar novas tecnologias para acelerar seus negócios. Fornece serviços de consultoria para arquitetura corporativa e modernização de sistemas para nuvem. Fundada em 2018, possui em seu DNA a ética, a positividade, o comprometimento e a inovação. Somos focados em oferecer os melhores serviços prestados através dos melhores profissionais do mercado. Esses recursos são utilizados para auxiliar os clientes em sua jornada de modernização tecnológica e transformação digital.
O que buscamos?
O Engenheiro(a) de Dados é o profissional que constrói e mantém a infraestrutura responsável por mover, transformar e disponibilizar dados com confiabilidade e performance. Um(a) Engenheiro(a) de Dados eficaz domina pipelines batch + streaming, otimiza consultas em data-warehouses colunares e garante a rastreabilidade ponta-a-ponta de cada registro. Na prática, atua como elo entre arquitetura e desenvolvimento, permanecendo intrinsecamente ligado(a) ao código que sustenta o fluxo de informações.
Na VMBears, o Engenheiro(a) de Dados é o(a) guardião(ã) da qualidade dos dados: projeta pipelines escaláveis, monitora sua saúde em produção e antecipa gargalos. Para este projeto, a modernização de um motor de cálculo de alto volume no setor de energia, buscamos alguém que una profundidade técnica em processamento distribuído e lakehouse a uma mentalidade de produto baseada em dados.
Você integrará o squad que modernizará o Motor de Cálculo, um engine que processa bilhões de registros, aplica centenas de fórmulas regulatórias e gera resultados contábeis que movem o mercado de energia elétrica. Procuramos alguém que combine habilidade de modelar dados massivos com espírito de colaboração, ajudando o time a migrar de um monolito PL/SQL para uma plataforma distribuída, event-driven e cloud-native, onde cada byte chegue rápido, íntegro e auditável ao novo motor.
Responsabilidades:
Implementar soluções com arquitetura de dados distribuída, garantindo latência e throughput que atendam aos requisitos da do negócio;
Implantar pipelines de ingestão, transformação e publicação que suportem batch + streaming em larga escala;
Desenvolver jobs Spark/Flink e para data-warehouses colunares;
Seguir padrões de versionamento, catalogação e lineage de dados para rastreabilidade de processamento;
Desenvolver processos sempre visando o menor custo e maior performance em Redshift/Big Query/Athena, propondo ajustes de partição, compressão e caching;
Documentar processos e fluxos de trabalho de dados: Manter registros detalhados dos processos de dados para facilitar a manutenção e a melhoria contínua;
Projetar sistemas que possam crescer conforme a demanda por dados aumenta.
Stack desejável:
Redshift, Big Query, Snowflake, Athena, Iceberg, Delta Lake;
Spark (Data Frames, Structured Streaming), Flink, EMR, Dataproc, Databricks, Hadoop (YARN, HDFS);
Apache Ni Fi, Kafka Connect, AWS DMS, Kafka, Kinesis, Pub/Sub;
Airflow, Prefect, Dagster, Open Telemetry, Data Hub, Great Expectations;
Terraform/Ia C, CI/CD Git, testes de dados automatizados, segurança LGPD (IAM fine-grained, encryption at rest/in transit).
Requisitos imprescindíveis:
Formação em Ciência da Computação ou área relacionada;
Experiência comprovada como Engenheiro de Dados: Ter um histórico sólido na área de engenharia de dados. Pensamento lógico e solução de problemas complexos. Proficiência em alguma linguagem de programação (Python, Java e outras) e SQL: Ser capaz de usar essas linguagens de programação para manipular e gerenciar dados. Conhecimento em tecnologias de big data: Familiaridade com ferramentas que permitem o processamento de grandes volumes de dados. Experiência com sistemas de gerenciamento de banco de dados: Saber como projetar e manter bancos de dados eficientes. Organização para gerenciar grandes volumes de dados e processos críticos.
Habilidades de resolução de problemas e pensamento analítico: Capacidade de identificar e resolver problemas complexos de dados. Habilidade de documentação e boas práticas em arquitetura de dados.
Segue abaixo os benefícios oferecidos:
Auxílio home-office;
Nossa forma de trabalho é totalmente home-office permitindo que você esteja sempre perto de quem mais importa;
Descontos em academias através do Total Pass;
Desenvolvimento profissional aqui é primordial, por isso oferecemos um programa de capacitação online onde você recebe R$300,00 de crédito semestralmente para adquirir cursos na plataforma Udemy;
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