Engenharia de Dados Senior

O Itaú é a marca mais valiosa do Brasil, a melhor empresa para trabalhar segundo o Great Place to Work e o maior banco da América Latina. Impactamos diariamente mais de 98 milhões de clientes em 18 países.

Somos feitos de pessoas e acreditamos que ter um time com pluralidade de origens, culturas, crenças, experiências, raças, deficiências, gêneros, orientações afetivo-sexuais e gerações amplia as perspectivas e contribui para um clima de respeito e valorização das diferenças.

Somos a Comunidade de Custódia de Ativos e buscamos uma pessoa Engenheira de Dados Sênior para contribuir com a evolução da nossa plataforma, em um ambiente dinâmico, colaborativo e alinhado à cultura Ituber.

Nosso desafio é construir e evoluir soluções de dados escaláveis, seguras e resilientes, garantindo informações confiáveis e de qualidade para apoiar os processos e as jornadas de negócio. Buscamos uma pessoa que conecte conhecimento técnico e entendimento do negócio para propor soluções sustentáveis, considerando as necessidades dos nossos clientes e os impactos na operação.

Você atuará na construção, sustentação e evolução de pipelines e produtos de dados, desde a integração de diferentes fontes até a transformação e disponibilização das informações. Terá responsabilidade pelas entregas de ponta a ponta, com atenção à qualidade, governança, observabilidade, desempenho e eficiência de custos.

Como pessoa sênior, esperamos que tenha autonomia para conduzir desafios técnicos, investigar problemas complexos e contribuir para decisões de arquitetura e implementação. Sua atuação também envolverá a colaboração com profissionais de engenharia, arquitetura, produtos e negócio, além do compartilhamento de conhecimento e da disseminação de boas práticas de engenharia.

Valorizamos a colaboração, o foco no cliente e a motivação para aprender coisas novas. Procuramos alguém que questione de forma construtiva, identifique oportunidades de melhoria e contribua para a evolução das soluções e do time.

Responsabilidades e atribuições:

• Construir e evoluir pipelines de dados, contemplando ingestão, transformação, integração e disponibilização de informações provenientes de diferentes fontes, com foco em confiabilidade, escalabilidade e desempenho.
• Traduzir necessidades e regras de negócio em soluções de dados, definindo modelos, transformações e validações que atendam às necessidades das áreas e dos sistemas consumidores.
• Sustentar as soluções em produção, acompanhando execuções, investigando falhas e inconsistências, atuando na causa raiz dos problemas e implementando mecanismos seguros de recuperação e reprocessamento.
• Garantir qualidade, segurança e observabilidade, incorporando testes automatizados, controles de acesso, validações de dados, monitoramento e alertas ao ciclo de desenvolvimento e operação.
• Melhorar continuamente a arquitetura e a eficiência das soluções, avaliando desempenho, consumo de recursos, custos, oportunidades de reutilização, automação e redução de débitos técnicos.
• Contribuir como referência técnica para o time, participando de desenhos de solução e revisões de código, documentando fluxos e decisões e compartilhando conhecimento com os demais profissionais.

Requisitos e qualificações:

• Conhecimentos avançados em SQL: domínio na construção e otimização de consultas complexas, incluindo junções, CTEs, funções de janela e agregações. Capacidade de investigar inconsistências, validar regras de negócio e analisar o desempenho de consultas sobre grandes volumes de dados.
• Conhecimentos em Python para Engenharia de Dados: experiência sólida no desenvolvimento de pipelines, transformações, integrações e automações. Conhecimento de organização e modularização de código, tratamento de exceções, registro de logs e testes automatizados.
• Conhecimentos em Spark/PySpark: experiência prática com processamento distribuído e transformação de grandes volumes de dados, incluindo particionamento, estratégias de leitura e escrita e otimização de jobs.
• Experiência com AWS aplicada a dados: experiência na construção e operação de soluções de dados em AWS, com foco em S3, Glue e Athena. Vivência com orquestração de fluxos utilizando serviços como Step Functions e com automações e integrações por meio de Lambda.
• Conhecimentos em pipelines, arquitetura e modelagem de dados: experiência com processos ETL/ELT, integração de múltiplas fontes e modelagem de dados para diferentes necessidades de consumo. Conhecimento sobre organização de camadas de dados, data lakes e princípios de Data Mesh, incluindo responsabilidade por domínio e disponibilização de dados como produto.
• Qualidade, governança e segurança de dados: experiência na implementação de controles de completude, unicidade, consistência e integridade. Conhecimento de catálogo, metadados, rastreabilidade e controle de acesso, incluindo aplicação de permissões em AWS com IAM e familiaridade com Lake Formation.
• Boas práticas de engenharia e testes: experiência com Git, revisão de código e testes unitários e de integração, utilizando ferramentas como Pytest. Capacidade de estruturar soluções testáveis, documentadas e de fácil manutenção.
• CI/CD e infraestrutura como código: vivência com pipelines de integração e entrega contínuas aplicados a soluções de dados, incluindo validação automatizada e implantação entre ambientes. Experiência com infraestrutura como código, preferencialmente utilizando Terraform.
• Observabilidade e confiabilidade operacional: experiência com monitoramento de pipelines e dados, incluindo logs, métricas, alertas e investigação de falhas, utilizando ferramentas como CloudWatch. Conhecimento de estratégias de recuperação e reprocessamento, controle de duplicidades e acompanhamento dos prazos de disponibilização dos dados.
• Performance e eficiência de custos: capacidade de identificar gargalos e otimizar consultas, processamento e armazenamento, considerando volume, frequência de execução, particionamento e consumo de recursos. Aplicação de práticas de FinOps na evolução das soluções.

Diferenciais:

• Utilização de IA para acelerar o refinamento, o desenvolvimento e a implementação de projetos. A utilização de SDD e frameworks relacionados será considerada um diferencial adicional.
• Experiência com modernização de soluções de dados e integração com ambientes legados, incluindo mainframe e fontes externas à AWS.
• Vivência com processamento em streaming e integração orientada a eventos, utilizando tecnologias como Kafka.
• Experiência com implementação de Data Mesh em ambiente corporativo, camadas SOR, SOT e SPEC e ferramentas internas de entrega, como IuPipes.
• Conhecimento de processos e dados do setor financeiro, especialmente relacionados a empréstimos, custódia e finanças.

Ao se tornar ituber você tem

• Vale-Transporte
• Vale-Refeição (Restaurantes) / Vale-Alimentação (Supermercados)
• Plano médico (Fundação Saúde Itaú ou Central Nacional Unimed)
• Plano odontológico (Odontoprev ou Interodonto)
• Seguro de Vida
• PLR – Participação nos Lucros e Resultados (Mediante resultados do banco)
• Previdência privada
• Descontos exclusivos em nossos produtos financeiros
• Licença maternidade e paternidade estendida
• Auxílio Creche / Babá (para papais e mamães)
• Incentivo a estudos
• Wellhub ou TotalPass
• Acesso aos Clubes de Lazer Itaú (Guarapiranga / Itanhaém e São Sebastião)
• + Algumas vantagens que você pode conhecer durante o processo 😊

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