Zé Delivery | Engenheiro(a) de Dados Pleno

About this role

Atualmente a nossa Cultura passa por um processo de transformação e evolução. A nossa história e o nosso jeito de ser são marcados por sonhos grandes que nos trouxeram até aqui e que nos enchem de orgulho! Mas acreditamos que o momento de evoluir é sempre o agora e poder fazer isso junto com a nossa gente é o que torna nossa jornada ainda mais incrível. Nossa cultura honra o passado e hoje também é norteada por 3 principais valores que nos guiam para sermos uma cia cada vez mais inclusiva, diversa, colaborativa, tecnológica e conectada ao futuro do mundo e da nossa plataforma de negócios, são eles: Escuta Ativa, Colaboração e Visão de Longo Prazo , cada um abarcando outras competências que fazem parte do nosso jeito de ser. Nos orgulhamos da nossa capacidade de realização e paixão que nos trouxeram até aqui e para continuarmos a evoluir juntos te convidamos a fazer parte também dessa jornada. Prazer, somos a Ambev e adoraríamos te ter com a gente. Vamos juntos?! O Zé Labs busca uma pessoa para atuar como Engenheiro(a) de Dados Pleno, com autonomia para conduzir temas de Engenharia de Dados e Analytics Engineering no dia a dia do squad. A posição será responsável por ampliar a autonomia do time sobre pipelines, ingestão, qualidade e observabilidade, garantindo que os dados utilizados nos produtos analíticos estejam disponíveis, confiáveis, documentados e estruturados de forma sustentável. A pessoa atuará em parceria com os Analytics Engineers na construção e manutenção de modelos analíticos, incluindo as camadas Silver e semântica. Contará com o apoio do chapter de Engenharia de Dados e do time corporativo de Dados nos temas de maior complexidade. Responsabilidades: • Desenvolver, manter e evoluir pipelines de dados. • Integrar dados provenientes de bancos relacionais, eventos, mensageria e arquivos. • Estruturar e tratar dados na camada Bronze. • Ampliar a autonomia do Zé Labs sobre pipelines e processos atualmente dependentes do time corporativo de Dados. • Definir, revisar e validar a infraestrutura de jobs, workflows e pipelines utilizados pelo squad. • Construir e manter modelos de dados analíticos em conjunto com os Analytics Engineers, incluindo camadas Silver e semântica. • Revisar códigos e soluções técnicas, promovendo boas práticas de engenharia. • Orientar e apoiar o desenvolvimento técnico de profissionais mais juniores. • Implementar e evoluir mecanismos de observabilidade, como logs, métricas, alertas e monitoramento da saúde dos pipelines. • Investigar falhas, inconsistências e problemas de performance nos processos de dados. • Implementar práticas de resiliência, incluindo tratamento de erros, retries, idempotência, reprocessamento e backfills. • Documentar fontes, pipelines, modelos, regras de negócio, dependências e contratos de dados. • Contribuir para a definição de SLAs, critérios de atualização e padrões de qualidade dos dados. • Avaliar impactos downstream antes de realizar alterações em schemas, pipelines ou modelos. • Participar da priorização e organização do backlog técnico em parceria com o Data Manager/Data PM. • Participar de discussões técnicas com o chapter de Engenharia de Dados, o time de plataforma e demais stakeholders. Domínio Técnico (Hard Skills) • Domínio de Python aplicado à construção de pipelines, integrações ou automações. • Domínio de SQL para consulta, transformação e modelagem de dados. • Conhecimento prático de Spark/PySpark ou tecnologia equivalente de processamento distribuído. • Experiência na construção e manutenção de pipelines de dados. • Experiência com integração de fontes como bancos relacionais, arquivos, APIs, eventos ou mensageria. • Experiência com plataformas modernas de dados ou arquiteturas lakehouse. • Conhecimento de Git, pull requests e práticas de revisão de código. • Experiência com tratamento de erros, retries, reprocessamento e backfill. • Conhecimento prático de testes, observabilidade e monitoramento de pipelines. Diferenciais (Nice to Have) • Databricks,

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