Data Engineer

• Participar ativamente em decisões de arquitetura de dados, contribuindo para a escolha de tecnologias e padrões ajustados a cada caso de uso
• Desenhar, desenvolver e manter pipelines de dados end-to-end, suportando soluções críticas para o negócio
• Integrar dados a partir de bases de dados relacionais, APIs REST, ficheiros, sistemas externos e eventos em tempo real
• Implementar processos ETL/ELT em Data Lake, Data Warehouse e/ou Lakehouse, em ambientes multi-cloud e on-premises
• Desenvolver, manter e evoluir pipelines de dados batch, recorrendo a Databricks/Spark ou frameworks distribuídas equivalentes
• Implementar pipelines de dados em tempo real ou near real-time, utilizando tecnologias como Apache Kafka ou Apache Flink
• Orquestrar pipelines de dados com Azure Data Factory, Airflow, Prefect, Dagster ou ferramentas equivalentes, garantindo fiabilidade e automação
• Trabalhar de forma próxima com equipas de BI e Data Science/ML, suportando consumo dos dados via dashboards, exploração ad-hoc e modelos de Machine Learning
• Preparar dados para casos de uso com GenAI/RAG, incluindo recolha, limpeza, chunking, geração de embeddings e carregamento em bases de dados vetoriais
• Trabalhar com feature stores e/ou desenho de features reutilizáveis para consumo por modelos

• Formação superior em Engenharia Informática, Sistemas de Informação ou áreas similares
• Mínimo de 3 anos de experiência como Data Engineer, com responsabilidade end-to-end
• Bons conhecimentos de SQL e Python, com experiência no desenvolvimento de pipelines de dados
• Experiência com ferramentas de ETL/ELT tanto visuais (Azure Data Factory) e abordagens custom (Python/Databricks)
• Experiência ou contacto com arquiteturas de dados em tempo real (ex.: Kafka, Event Hubs, Flink ou Spark Streaming)
• Experiência em ambientes Cloud (Azure, AWS ou Google Cloud), idealmente com arquiteturas Data Lake / Data Warehouse / Lakehouse
• Conhecimento de arquitetura de dados end-to-end, desde a integração de fontes até à disponibilização para dashboards, queries e modelos de ML
• Sólidos conhecimentos de metodologias e arquiteturas de Data Warehousing e Data Lakehouses
• Foco na entrega de soluções de qualidade alinhadas com as necessidades dos stakeholders de negócio

Conhecimentos de metodologias DevOps (Github/Github Actions ou similar) e IaC (Terraform ou similar) são valorizados

• Ambiente de trabalho incrível
• Investimento nas tuas competências
• Respeito pela tua individualidade
• Autonomia e reconhecimento pelo teu sucesso
• Instalações preparadas ao detalhe para que te sintas em casa
• Participação em projetos tecnológicos desafiantes, em Portugal e em outros países europeus
• Investimento em Certificações
• Mentoria
• Plano de carreira adaptado às tuas capacidades
• Plano de formação individual em soft e hard skills
• Equipamento necessário à realização da função
• Workshops e promoção de uma vida saudável
• Retribuição variável
• Seguro de saúde