Pessoa Engenheira de Dados Sênior

VIAFLOW®

Senior Data Engineer responsible for building and maintaining data pipelines for AI applications. Collaborating with teams to ensure data quality, availability, and compliance in the Brazilian market.

Posted 7/2/2026full-timeRemote • 🇧🇷 BrazilMid-LevelSeniorWebsite

Core Competencies

Role fit

Core Competencies

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Demonstrates expertise in data engineering, focusing on the design, construction, and maintenance of data pipelines across various environments. Proficient in SQL, Python, and tools like Spark and Airflow, with a strong emphasis on data governance, quality, and security practices.

Highest-signal resume keywords

Data Pipeline DesignSQL ProficiencyPython ProgrammingData Governance PracticesExperience with Spark

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Hard Skills

Data EngineeringSQLPythonSparkDatabricksAirflowETLData ModelingData QualityData Transformation

Soft Skills

Attention to DetailCollaboration

Tools & Technologies

Data FactoryGlueKafkaData LakeLakehouseData WarehouseCDC

Industry Keywords

LGPDData ContractsData ObservabilityData LineageInformation Classification

Tech Stack

Tools & technologies

AirflowCloudETLKafkaPythonSparkSQL

About the role

Key responsibilities & impact

Projetar, construir e manter pipelines de dados batch, near real time ou streaming.
Integrar fontes diversas, incluindo bancos de dados, APIs, arquivos, documentos, sistemas corporativos e ambientes cloud.
Criar camadas de dados confiáveis para analytics, aplicações de IA, RAG, embeddings e automações.
Implementar processos de ingestão, transformação, modelagem, qualidade, validação e monitoramento de dados.
Trabalhar com dados estruturados e não estruturados, incluindo documentos, logs, tabelas, eventos e bases transacionais.
Apoiar a preparação de dados para uso por agentes, modelos, mecanismos de busca semântica e aplicações inteligentes.
Implementar práticas de governança, linhagem, data contracts, versionamento e documentação.
Tratar dados sensíveis com boas práticas de segurança, privacidade, anonimização e mascaramento.
Trabalhar junto aos times de IA, Machine Learning, Plataforma, Produto e Full Stack para entregar dados no formato, tempo e qualidade necessários.

Requirements

What you’ll need

Experiência com engenharia de dados em ambientes cloud, híbridos ou corporativos.
Conhecimento sólido em SQL e Python.
Experiência com Spark, Databricks, Airflow, dbt, Data Factory, Glue, Kafka ou ferramentas equivalentes.
Familiaridade com data lake, lakehouse, data warehouse e modelagem de dados.
Experiência com ETL, ELT, orquestração, monitoramento e tratamento de falhas.
Conhecimento em qualidade de dados, testes, performance e rastreabilidade.
Capacidade de trabalhar com múltiplas fontes e formatos de dados.
Atenção a segurança, LGPD, governança e controle de acesso.
Diferenciais: Experiência com pipelines para RAG, embeddings, bases vetoriais e preparação de documentos para IA.
Conhecimento em pgvector, busca híbrida, busca semântica ou mecanismos de recuperação de contexto.
Vivência com catálogos de dados, linhagem, data observability e data contracts.
Experiência com CDC, arquitetura orientada a eventos ou streaming.
Conhecimento em DLP, classificação de informação, mascaramento e anonimização.
Experiência em ambientes com múltiplos sistemas legados e requisitos corporativos de segurança.

Benefits

Comp & perks

Auxílio home office no cartão iFood Benefícios na categoria saldo livre para usar onde quiser.
TotalPass, Pacote Colab+ com acesso a WellHub, Avus, Starbem e Dasa+ Saúde.
DIT - Diária de Incapacidade Temporária.
People Hub - Clube de Benefícios.
Day off de aniversário.
Treinamentos e Certificações.