O time de Data for Product compõe tribos e squads de negócios da área de R&D. Seu trabalho será transformar dados em ativos estratégicos, gerando e habilitando novas fontes de receita junto aos produtos Blip.
Buscamos uma pessoa Data Engineer Sênior para liderar tecnicamente a evolução da infraestrutura e dos pipelines de dados da organização. Essa pessoa será responsável por projetar, construir e operar soluções de engenharia de dados robustas, escaláveis e confiáveis, com foco em ingestão, processamento, armazenamento e disponibilização de dados para consumo por times de produto, analytics e ciência de dados, atuando com alto nível de autonomia e influência.
Interactions é a área responsável por evoluir a proposta de valor central da Blip: habilitar conversas personalizadas e inteligentes que garantam o engajamento global. Nosso ecossistema engloba desde o Studio até as interfaces de atendimento e inteligência de Analytics & Billing. Como pilar central da companhia, conectamos engenharia e dados para entregar soluções resilientes que sustentam milhares de contatos inteligentes ao redor do mundo.
Se você é uma Pessoa com Deficiência (PcD) ou Neurodivergente, saiba que todas as vagas da Blip são inclusivas. Estamos esperando sua inscrição!
- Liderar o desenho e a implementação de pipelines robustos para ingestão e processamento de dados em larga escala, em batch e streaming, garantindo baixa latência, alta disponibilidade e resiliência.
- Definir e sustentar padrões de arquitetura de dados, incluindo particionamento, versionamento, segurança e governança, assegurando consistência entre domínios e times consumidores.
- Garantir confiabilidade, qualidade e rastreabilidade dos dados por meio de observabilidade, monitoramento, testes automatizados e práticas de Data Quality ao longo de todo o ciclo de vida dos dados.
- Atuar como ponto de contato técnico para stakeholders de produto e negócio, traduzindo necessidades estratégicas em soluções escaláveis e com clareza de trade-offs (prazo, custo, performance e risco).
- Avaliar e recomendar tecnologias e frameworks para o stack de dados, garantindo evolução contínua com foco em eficiência operacional e facilidade de manutenção.
- Conduzir diagnósticos e otimizações de performance e custo em consultas, jobs, armazenamento e orquestração.
- Apoiar o desenvolvimento técnico do time por meio de revisões de código, mentoria e disseminação de conhecimento, elevando padrões e acelerando boas práticas de engenharia.
- Colaborar com outras disciplinas (Analytics Engineers, Data Analysts, Software Engineers, etc.) para integrar soluções de ponta a ponta e destravar dependências entre times.
- Ensino superior completo em exatas (Computação, Engenharia, Matemática, etc.).
- Experiência sólida em Engenharia de Dados, com autonomia para conduzir projetos e decisões técnicas de alto impacto.
- Conhecimento avançado nos serviços e funcionalidades da arquitetura Microsoft Azure.
- Experiência com tecnologias de processamento paralelo e mensageria (Hadoop, Spark, Kafka, etc.).
- Domínio de ferramentas de ingestão, integração e orquestração de dados (Data Factory, Airflow, etc.).
- Vivência em ambientes com armazenamento de grandes volumes de arquivos (HDFS, Blob Storages, Data Lake, etc.).
- Excelente domínio de banco de dados relacional (consultas, programação, modelagem e performance).
- Desenvolvimento em linguagem de programação (Python, Spark e/ou Scala).
- Experiência com construção e manutenção de APIs REST e Cloud Functions (Azure).
- Capacidade de comunicar decisões técnicas com clareza e influenciar alinhamentos com stakeholders.
- Certificação Azure (Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate).
- Certificação Databricks (Data Engineer Associate ou Professional).
- Conhecimentos em arquitetura Data Mesh orientada por domínios de dados e federação entre times de plataforma e produto.
- Conhecimentos em bancos de dados NoSQL (Cassandra, MongoDB, etc.).
- Conhecimento em soluções de captura e rastreamento de eventos de usuários (Mixpanel, Segment, etc.).
- Experiência com contratos de dados, padrões de qualidade e automações de CI/CD para pipelines de dados.
- Vivência com lakehouse e formatos abertos de armazenamento (Delta Lake, Apache Iceberg, etc.).
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