Sobre

A Winover é uma organização comprometida com o bem-estar e o crescimento de seus colaboradores. Nosso ambiente de trabalho é dinâmico, acolhedor e colaborativo, oferecendo oportunidades para desenvolvimento contínuo e valorização da equipe. Acreditamos que nossos colaboradores são a chave para o sucesso da empresa e, por isso, priorizamos o equilíbrio entre vida pessoal e profissional, além de promovermos práticas que garantem qualidade de vida no trabalho.Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados Pleno/Sênior, apaixonado(a) por dados, arquitetura e escalabilidade, para atuar na construção, evolução e sustentação de pipelines de dados robustos, seguros e performáticos em ambiente AWS.O profissional será responsável por desenvolver e manter processos de ETL/ELT, integrar múltiplas fontes de dados (APIs, bancos relacionais, arquivos, mensagerias), estruturar camadas analíticas e apoiar diretamente iniciativas de BI, Analytics e Inteligência Artificial.Buscamos alguém com domínio em Python, sólida experiência em engenharia de dados e que compreenda boas práticas de modelagem, versionamento, observabilidade e governança de dados. Vivência com ambientes de dados escaláveis, especialmente em cloud AWS, é essencial.Atuamos com produtos SaaS, ERPs e plataformas de dados, portanto será considerado um diferencial importante a experiência com ambientes corporativos, dados operacionais e integrações complexas.O que oferecemos:Ambiente de Trabalho Positivo: Acreditamos que um clima organizacional saudável é fundamental para o bem-estar de todos. Aqui, você encontrará um time de colegas e gestores prontos para apoiar o seu desenvolvimento.Oportunidades de Crescimento: Investimos no crescimento profissional de nossos colaboradores por meio de treinamentos e promoções internas.Benefícios Atraentes: Além de um salário compatível com o mercado, oferecemos benefícios que garantem qualidade de vida, como assistência médica e programas de bem-estar.Responsabilidades e atribuiçõesDesenvolver, manter e evoluir pipelines de dados (ETL/ELT) utilizando Python.Construir integrações com diferentes fontes de dados (APIs REST, bancos SQL/NoSQL, arquivos, mensagerias).Atuar na modelagem de dados para camadas analíticas (Bronze, Silver, Gold ou equivalentes).Trabalhar com serviços AWS para ingestão, processamento, armazenamento e consumo de dados.Garantir qualidade, confiabilidade, rastreabilidade e performance dos dados.Implementar boas práticas de versionamento, monitoramento e tratamento de falhas em pipelines.Apoiar times de BI, Analytics e IA no consumo correto dos dados.Participar de code reviews, discussões técnicas e melhorias contínuas da arquitetura de dados.Documentar fluxos, pipelines, regras de negócio e arquitetura de dados.Requisitos e qualificaçõesFormação superior em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados (nível Pleno ou Sênior).Domínio em Python, com foco em processamento e transformação de dados.Experiência prática com ETL/ELT e pipelines de dados.Vivência em AWS (ex: S3, EC2, RDS, Lambda, Glue, Athena, Redshift ou similares).Conhecimento em bancos de dados relacionais (PostgreSQL, MySQL, SQL Server ou similares).Experiência com versionamento de código (Git).Capacidade de trabalhar com grandes volumes de dados e múltiplas fontes.Boa comunicação, organização e perfil colaborativo.Diferenciais que podem te destacarExperiência com arquiteturas de dados em camadas (Bronze / Silver / Gold, Data Lake, Data Warehouse).Vivência com ferramentas de orquestração (Airflow, Prefect, Dagster ou similares).Experiência com ferramentas de BI e Analytics (Superset, Power BI, Looker, etc).Conhecimento em mensageria e streaming (Kafka, SQS, SNS, Pub/Sub).Familiaridade com ambientes SaaS, ERPs ou sistemas corporativos.Experiência com CI/CD para pipelines de dados.Conhecimentos em qualidade de dados, testes e observabilidade.Vivência com dados para Machine Learning ou produtos de IA.Informações adicionaisModalidade de contratação: Pessoa Jurídica (PJ).Atuação remota ou híbrida (a depender da localidade e dinâmica do time).Ambiente colaborativo com foco em entregas ágeis, aprendizado contínuo e inovação.