La Moda

Data Engineer

• Arquitetura de Dados: Desenvolver e manter arquiteturas de Lakehouse/Data Warehouse escaláveis no Google Cloud.
• Orquestração de Pipelines: Desenvolver, monitorar e otimizar DAGs complexas no Apache Airflow, garantindo a eficiência do agendamento e a gestão de dependências.
• Desenvolvimento ETL/ELT: Criar processos de ingestão e transformação de dados em larga escala (batch e streaming) utilizando Python, SQL e Dataflow (Apache Beam).
• Modelagem de Dados: Aplicar técnicas de modelagem (como Kimball ou Data Vault) para estruturar camadas de dados (Raw, Trusted, Refined) no BigQuery.
• Qualidade e Governança: Implementar frameworks de Data Quality e monitoramento de pipelines para garantir a integridade e confiabilidade dos dados.
• FinOps de Dados: Otimizar consultas e armazenamento no BigQuery para garantir o melhor equilíbrio entre performance e custo.
• Liderança Técnica: Atuar como referência para o time, revisando códigos (Pull Requests) e definindo padrões de engenharia.

Engenheiro de Dados

Machine Learning Engineer

• ML Systems Architecture: Develop and implement scalable architectures for model training and inference.
• Data and ML Pipelines: Build and optimize CI/CD pipelines for Machine Learning (MLOps), automating everything from data processing to deployment and monitoring.
• Performance Optimization: Ensure low latency and high availability of models served via APIs or batch processing.
• Cross-functional Collaboration: Work closely with Data Scientists to translate business requirements into technical specifications and ensure reproducibility of experiments.
• Technical Mentorship: Mentor junior team members, promoting coding best practices (Clean Code), testing, and technical documentation.
• Infrastructure Management: Manage and optimize the cost of compute resources (GPUs/TPUs) and managed services on GCP.