Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-0443 · ACESSO PARCIAL
Engenheiro de Dados Sênior
4DF Connect · São Paulo, SP
Esta é 1 de 60.437 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada mês passado
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
60.437
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (60.437 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
Buscamos um Engenheiro de Dados Sênior para liderar tecnicamente iniciativas de dados em escala nacional. Esta posição tem como foco central a resolução de entidades, governança de dados mestres e reconciliação de fontes de terceiros, garantindo a qualidade e observabilidade dos dados em toda a cadeia produtiva.
Você será referência técnica para o time, conduzindo revisões de código com foco em correção, custo e manutenibilidade, além de aplicar engenharia assistida por IA com guardrails e rastreabilidade.
Principais responsabilidades
- Definir regras de fonte única da verdade, lógica de sobrevivência, identificadores estáveis e overrides manuais para dados de licenças, escrituras, registros fiscais e dados comerciais.
- Reconciliar fontes de terceiros conflitantes em escala nacional e implementar observabilidade para detectar desvios na lógica.
- Atuar como steward de modelos de dados, aterrissando novas fontes e evoluindo modelos quando deixarem de atender às necessidades.
- Garantir qualidade de dados ponta a ponta: testes, monitoramento, alertas, lineage e análise de causa raiz de incidentes.
- Conduzir análises que orientem o roadmap, priorizando aquisições de fontes e datasets com base no impacto comercial.
- Colocar modelos de ciência de dados em produção, definindo contratos de dados e monitoramento de drift.
- Ser referência técnica do time em revisões de código e trade-offs de arquitetura.
- Aplicar engenharia assistida por IA com agentes, mantendo guardrails e rastreabilidade.
- SQL e Python sólidos aplicados em todo o ciclo de vida dos dados, da ingestão ao serving.
- Experiência hands-on com Databricks em produção: notebooks, jobs, workflows, Delta Lake e PySpark.
- Profundidade em modelagem de dados: dimensional, slowly changing dimensions, definição de grain e arquitetura em camadas como medallion.
- Experiência com resolução de entidades e reconciliação de dados.
- Conhecimento em qualidade e observabilidade de dados: testes, monitoramento, alertas e lineage.
- Familiaridade com frameworks de transformação e orquestração como dbt, Airflow e Databricks Workflows, com version control e CI/CD.
- Experiência com data products alimentando aplicações em produção, além de traduzir perguntas de negócio ambíguas em métricas acionáveis.
- Arquitetura de data products orientada a domínios em lakehouse.
- Arquiteturas de IA aplicadas a dados: pipelines para RAG, MCP para acesso padronizado por agentes e qualidade em sistemas agentic não determinísticos.
- Ecosistema avançado Databricks: Unity Catalog e Delta Live Tables.
- Governança de dados: controle de acesso, catalogação e lineage.
- MLOps avançado: model serving, monitoramento de drift e workflows de retreinamento.
Python, SQL, PySpark, Databricks, Delta Lake, dbt, AWS, Terraform, Postgres, GitHub Actions e agentes de IA no dia a dia do desenvolvimento. Show more Show less
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
Leva 1 minuto
Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
60.437 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.