Engenheiro(a) de Dados Sênior

VENHA TRANSFORMAR O AGRO COM A GENTE!

O #TeamFarm está crescendo e queremos você com a gente!

Desde 2017, lideramos a revolução do crédito no agronegócio. Já viabilizamos mais de R$ 25 bilhões para fortalecer esse ecossistema tão importante, conectando todos os elos da cadeia agro: da indústria ao produtor rural.

Nosso time é feito de #farmers incríveis, com diferentes histórias e experiências, unidos por um propósito: facilitar o acesso ao crédito rápido, simples e seguro e liderar a transformação do agro no Brasil.

Aqui na Farm, fazemos do nosso jeito, com a nossa cara:

• Cliente no centro de tudo.
• Colaboração que transforma.

Acreditamos que o agro muda o mundo. E você pode fazer parte dessa mudança!

Vem com a gente “Do clique pra dentro”.

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Sobre a vaga

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para atuar na área de Data & Analytics, sendo responsável por arquitetar, desenvolver e evoluir nossa plataforma de dados em nuvem. Essa posição terá interface direta com times de Produto, Analytics, BI e Negócio, com papel estratégico na confiabilidade e escala dos dados que sustentam decisões de crédito e operações do agronegócio.

Principais responsabilidades

• Projetar e manter pipelines de dados robustos e escaláveis com Apache Airflow, garantindo qualidade, observabilidade e rastreabilidade dos fluxos
• Desenvolver soluções serverless com AWS Lambda e gerenciar workloads em Kubernetes (EKS), assegurando performance e resiliência em produção
• Construir e evoluir ambientes de analytics no Databricks (Delta Lake, Spark), sendo referência técnica na adoção de arquiteturas Lakehouse
• Atuar como guardião(ã) das boas práticas de engenharia de dados: IaC, testes, documentação, CI/CD e DataOps
• Colaborar com times de BI e Analytics na modelagem de dados e disponibilização de fontes confiáveis para consumo

Requisitos obrigatórios

• 5+ anos de experiência em engenharia de dados com projetos em produção
• Domínio de AWS (S3, Lambda, Glue, EKS, IAM, CloudWatch)
• Experiência com orquestração de pipelines via Apache Airflow
• Vivência com Databricks e Apache Spark em ambientes produtivos
• Sólido conhecimento em SQL e Python
• Capacidade de comunicar decisões técnicas para públicos técnicos e não-técnicos

Diferenciais

• Experiência com Delta Lake e arquiteturas Lakehouse
• Conhecimento em ferramentas de qualidade de dados (SODA, Great Expectations)
• Experiência com CI/CD para pipelines (GitHub Actions)
• Vivência com dados financeiros e crédito.