Descrição da vaga

A Octadesk é a maior e melhor plataforma de atendimento com IA, resolvendo a jornada do cliente desde o marketing até pós vendas. Nossa missão é fazer com que as empresas atendam, como as pessoas querem ser atendidas.

Se você é apaixonado por tecnologia, inovação e gosta de desafiar o status quo, a Octadesk é o lugar certo para você.

Estamos buscando um(a) Engenheiro(a) de Dados para integrar nosso time de engenharia e elevar nossa infraestrutura analítica a um novo patamar. Aqui, você não apenas construirá pipelines; você desenhará a arquitetura que permite à Octadesk ser data-driven em cada decisão. Nossa cultura é pautada na autonomia, colaboração técnica e na busca constante por soluções escaláveis. Trabalhar conosco significa ter espaço para inovar em um ambiente ágil, onde o impacto do seu código é visto e sentido diretamente no sucesso dos nossos clientes.

Responsabilidades e atribuições

Responsabilidades e Atribuições

Você será o(a) responsável por desenhar, implementar e manter pipelines de dados robustos e eficientes. Suas principais atribuições incluem:

• Desenvolvimento de pipelines: Construir e otimizar fluxos de ingestão e transformação de dados em lote e streaming.
• Arquitetura Data Lakehouse: Estruturar nosso ecossistema utilizando Iceberg para garantir performance e consistência.
• Performance e Otimização: Ajustar consultas complexas no Trino para garantir latência mínima aos nossos usuários internos e ferramentas de BI.
• Escalabilidade: Desenvolver soluções distribuídas utilizando Spark que suportem o crescimento acelerado da Octadesk.
• Governança e Qualidade: Garantir a integridade, confiabilidade e disponibilidade dos dados que alimentam nossas decisões.

Experiência esperada: Buscamos alguém com vivência sólida em ambientes de dados em nuvem, acostumado a lidar com desafios de alta volumetria e que tenha participado da construção de arquiteturas modernas (Lakehouse).

Como será seu dia a dia

O seu cotidiano na Octadesk será dinâmico e focado em engenharia de alto nível:

• Colaboração com times de Produto e Engenharia para entender necessidades de dados.
• Desenvolvimento de código limpo e escalável (Python/SQL).
• Monitoramento e evolução da stack no GCP e MinIO.
• Participação em code reviews e ritos de agilidade.
• Implementação de melhorias para reduzir custos de infraestrutura e otimizar o tempo de processamento.

Requisitos e qualificações

Requisitos e Qualificações

Para assumir este desafio, buscamos alguém com domínio técnico nas ferramentas citadas e uma visão clara de engenharia de dados:

• Experiência com Data Lakehouse: Domínio em Apache Iceberg e formatos de tabela.
• Processamento Distribuído: Proficiência em Apache Spark para grandes volumes de dados.
• Query Engines: Experiência prática com Trino (ou Presto) para exploração e análise de dados.
• Cloud & Storage: Experiência com GCP (BigQuery, Cloud Functions, GCS) e gerenciamento de armazenamento via MinIO.
• Engenharia de Software: Proficiência em Python e SQL avançado.
• Habilidades: Conhecimento sólido em modelagem de dados (Kimball/Inmon) e experiência com orquestradores (Airflow, Dagster ou similares).

E para tirar de letra, você precisará:

• Ter um mindset de "infrastructure as code" (Terraform, Pulumi ou similar).
• Capacidade de traduzir problemas de negócio complexos em arquiteturas técnicas viáveis.
• Excelente comunicação para articular decisões técnicas para diferentes públicos.

E se tiver isso também, melhor ainda:

• Certificações oficiais em GCP (ex: Google Professional Data Engineer).
• Experiência com ferramentas de observabilidade de dados.
• Contribuições para projetos Open Source (especialmente na comunidade do ecossistema de Big Data).
• Vivência com arquiteturas de processamento em tempo real (Kafka, Pub/Sub).

Informações adicionais

Benefícios oferecidos pela Octadesk

🍽️ Vale Refeição em benefício flexível;

🚍Auxílio Locomoção;

🍼Auxílio Creche;

🏋️‍♀️Well Hub;

🩺Assistência Médica;

🦷Assistência Odontológica;

📚Parcerias Educacionais;

🎂Dayoff de Aniversário;

💛Seguro de Vida.