ENGENHEIRO(A) DE DADOS PL.

Para qual empresa é esta oportunidade?

A Rock Encantech conecta indústria, varejo e consumidor por meio de soluções baseadas em dados, inteligência de mercado e tecnologia.

Com mais de 130 milhões de consumidores analisados e presença em todos os estados do Brasil, entregamos: • Soluções completas de CRM e inteligência de mercado; • Programas de fidelidade full service e marketplaces; • Campanhas de incentivo e plataformas de benefícios; • Retail Media on e off-site com segmentações proprietárias.

Integramos tecnologia, operação e estratégia com metodologias próprias, foco em eficiência e visão orientada à performance.

Integramos tecnologia, operação e estratégia com metodologias próprias, foco em eficiência e visão orientada à performance.

Site: **https://rockencantech.com.br/**

Quem é o candidato que buscamos:

Buscamos um(a) profissional comprometido(a), curioso(a) e orientado(a) a resultados, capaz de transformar dados em valor real para a Rock Encantech. O candidato ideal tem forte capacidade analítica, domínio técnico em engenharia de dados e paixão por resolver problemas complexos com eficiência e escalabilidade. Deve ser colaborativo, ter boa comunicação e saber transitar entre times de tecnologia, produto e negócio, contribuindo para a evolução da Rock.

Principais atividades:

• Arquitetura e Desenvolvimento de Pipelines: Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados utilizando PySpark, SQL e Python garantindo ingestão, transformação e integração de dados provenientes de múltiplas fontes (APIs, bancos de dados transacionais, arquivos Parquet/CSV, etc.).
• Gestão e Modelagem de Dados: Criar e otimizar estruturas de dados no Lakehouse da Rock Encantech assegurando alta performance, governança e disponibilidade.
• Automação e Eficiência Operacional: Automatizar processos de ETL/ELT e deploys utilizando CI/CD, Airflow, Step Functions ou Databricks Workflows, promovendo a redução de retrabalho e aumento da produtividade.
• Colaboração Estratégica: Trabalhar em parceria com os times de Analytics, Data Science e Produto, entregando dados confiáveis e bem estruturados para análises avançadas e modelos de Machine Learning.
• Monitoramento e Escalabilidade: Implementar processos de observabilidade e alertas para pipelines e infraestrutura, garantindo a escalabilidade e estabilidade do ambiente de dados em produção.

Perfil acadêmico e habilidades:

• Formação completa em Engenharia da Computação, Ciência da Computação, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;
• Experiência comprovada em engenharia de dados, data pipelines e modelagem de dados;
• Domínio em SQL avançado e PySpark para manipulação e transformação de dados em larga escala;
• Conhecimento em arquiteturas de Lakehouse e boas práticas de particionamento, versionamento e schema evolution;
• Experiência com plataformas de cloud (AWS e Azure), incluindo serviços como S3, Glue, ADLS, Lambda e Redshift;
• Vivência com controle de versionamento (Git) e orquestração de jobs (Airflow, Step Functions ou Workflows);
• Boa comunicação e capacidade de traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas;
• Perfil analítico, organizado e orientado à entrega de valor.

Qualificações desejáveis:

• Certificações em Databricks, AWS ou Azure;
• Experiência com DataOps, CI/CD e Infraestrutura como Código (Terraform, CloudFormation);
• Conhecimento em Data Governance;
• Experiência com monitoramento e observabilidade (Grafana)
• Noções de Machine Learning pipelines (MLflow, Feature Store);
• Familiaridade com FinOps e otimização de custos em nuvem;
• Vivência em ambientes colaborativos e ágeis (Scrum/Kanban);
• Experiência prévia em empresas de tecnologia, loyalty ou retail media é um diferencial.

Informações Adicionais

Modelo de trabalho Hibrido. Escritório no Bairro Pinheiros-  SP

Aceita candidatos de toda região do Brasil, porém precisam seguir as seguintes
regra do modelo Hibrido: Variável conforme a distância da residência ao escritório e o perfil (liderança ou geral). Por exemplo:
• Lideranças de cidades adjacentes: 12 idas/mês
• Demais colaboradores de cidades adjacentes: 8 idas/mês (2x por semana)
• Cidades até 60 km: 4 idas/mês (1x por semana)
• Entre 61 e 100 km: 2 idas/mês

Benefícios:
Assistência médica e odontológica
Seguro de Vida
Vale alimentação/refeição flexível
Auxílio mobilidade
Convênio com academias
Day off de aniversário
Programa de remuneração variável
Benefícios para saúde mental e bem-estar