Descrição da vaga
Sem dados confiáveis, não existe IA em produção. Na Diametral, o Data Engineer constrói as bases sobre as quais nossos clientes criam seus sistemas AI-native: plataformas de dados modernas e governadas, pensadas para impulsionar analytics, machine learning e IA generativa em escala.
Você entra no engine Architecture & Engineering e atua em programas de alto impacto para grandes empresas da indústria, energia, varejo, seguros e luxo, na Europa e nas Américas.
O que você vai construir
- Plataformas de dados cloud de nova geração: lakehouses em Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric ou BigQuery, sobre Azure, GCP ou AWS.
- Pipelines de ingestão e transformação industrializados, batch e streaming, robustos, idempotentes e observáveis.
- Modelos de dados analíticos limpos e documentados com dbt, a serviço das áreas de negócio e dos data products (Analytics Engineering).
- As bases que alimentam os casos de uso de IA: dados preparados para RAG, feature stores, dados não estruturados.
- Automação de ponta a ponta: orquestração com Airflow, CI/CD, infraestrutura como código (Terraform), monitoramento e FinOps.
- Migrações de plataformas legadas (Hadoop, SAP BW, data warehouses on-premise) para a nuvem.
Sua stack técnica
Python, SQL, Spark, Databricks, Snowflake, Fabric, dbt, Airflow, Kafka, Terraform, Docker, GitLab CI ou GitHub Actions, Azure, GCP, AWS.
Dentro da Diametral
- Você contribui para nossos padrões de engenharia e para aceleradores reutilizados de um cliente para outro.
- Você compartilha seu acompanhamento tecnológico com a comunidade do engine e orienta perfis mais júnior.
Perfil procurado
O que você traz
- Formação em engenharia ou mestrado em computação ou dados.
- Pelo menos 3 anos de experiência em Data Engineering ou Analytics Engineering, sem contar estágios.
- Excelente domínio de Python e SQL, e de pelo menos uma nuvem pública.
- Experiência prática com uma plataforma moderna: Databricks, Snowflake, Fabric ou BigQuery.
- Uma verdadeira cultura DevOps: Git, CI/CD, containers, infraestrutura como código.
- Inglês fluente em contexto de cliente, e o idioma do seu escritório de referência.
O que vai fazer a diferença
- Uma certificação Databricks, Snowflake ou cloud.
- Uma primeira experiência preparando dados para casos de uso de GenAI.
- Gosto por arquitetura: modelagem, escolhas tecnológicas, documentação.
Sua mentalidade
- Exigente com a qualidade, pragmático nas escolhas.
- Capaz de explicar uma decisão técnica a um interlocutor de negócio.
- Espírito de equipe, curiosidade e generosidade para compartilhar.
O que esperamos de todos os nossos talentos
- Obsessão pelo impacto no negócio: você entende rápido o negócio dos nossos clientes e sabe questioná-lo.
- Um forte senso de serviço e de experiência do cliente.
- Comunicação de alto nível, escrita e oral: você simplifica e engaja as pessoas.
- Domínio avançado das ferramentas de IA e automação: você pode nos mostrar um agente ou um protótipo que construiu.
- Ambição e rigor, a serviço de uma equipe que coloca o coletivo acima do individual.
Etapas do processo
- Entrevista com a equipe de Talent Acquisition e/ou um Business Manager
- Entrevista técnica com um especialista do engine
- Entrevista com o Managing Director ou o Engine Director
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