Engenheiro de Dados III

O que procuramos? Atribuições principais: Desenvolver e manter pipelines de ingestão de dados (batch e streaming) utilizando recursos nativos (Snowpipe, Tasks, Streams) e orquestradores externos. Implementar processos de transformação de dados dentro do Snowflake, priorizando a abordagem ELT (Extract, Load, Transform). Gerenciar o ciclo de vida dos dados: desde a Raw Layer (Data Lake) até as camadas de Curated/Gold (Data Marts). Monitorar e otimizar o consumo de créditos (FinOps), ajustando o tamanho dos Virtual Warehouses, configurações de Auto-suspend e Multi-cluster scaling. Aplicar estratégias de otimização de queries, utilizando Clustering Keys, Search Optimization Service e Materialized Views. Analisar o Query Profile para identificar gargalos de performance em SQL complexo. Modelar dados para alta performance analítica (Star Schema, Snowflake Schema ou Data Vault). Implementar políticas de segurança e governança, incluindo Row-Level Security, Dynamic Data Masking e controle de acesso baseado em funções (RBAC). Gerenciar o compartilhamento de dados seguro (Secure Data Sharing) com parceiros ou outras unidades de negócio. Escrever código limpo e versionado (Git) para automação de infraestrutura e transformações. Trabalhar com Snowpark (Python) para cargas de trabalho que exigem processamento além do SQL padrão. Requisitos: Experiência Sólida: Atuação comprovada como Engenheiro de Dados Domínio de Snowflake: Conhecimento profundo da arquitetura (separação de Compute/Storage, Micro-partitions, Zero-Copy Cloning, Time Travel). SQL Avançado: Habilidade para escrever queries complexas, window functions e stored procedures. Linguagem de Programação: Proficiência em Python (foco em manipulação de dados). Ferramentas de Transformação: Experiência com dbt (data build tool), que é o padrão de mercado para transformações no Snowflake. Cloud Pública: Conhecimento em ao menos uma nuvem (AWS, Azure ou GCP)

especificamente serviços de armazenamento (S3, Blob, GCS) e IAM. Orquestração: Experiência com Airflow, Prefect, Dagster ou ferramentas similares.

Visão de Negócio: Capacidade de entender por que um dado está sendo processado e qual valor ele gera. Resolução de Problemas: Habilidade de investigar erros silenciosos em pipelines complexos. Comunicação: Capacidade de traduzir termos técnicos (ex: "o warehouse estourou a quota") para stakeholders de negócio. Diferenciais: Certificações: Possuir a certificação SnowPro Core ou SnowPro Advanced (Data Engineer). Snowpark & AI: Experiência prática migrando cargas de Spark para Snowpark ou integrando modelos de ML dentro do Snowflake. Infraestrutura como Código (IaC): Uso de Terraform para provisionar recursos do Snowflake (bancos, warehouses, roles). Data Ingestion Tools: Conhecimento em ferramentas como Fivetran, Stitch ou Airbyte. Metodologias: Conhecimento em Data Vault

ou Data Mesh. Streams & CDC: Experiência com Change Data Capture (CDC) usando ferramentas como Debezium ou AWS DMS enviando para o Snowflake. Localidade da posição: Por que construir sua carreira na Meta? Oferecemos autonomia, metas claras e um ambiente dinâmico e desafiador, onde os profissionais têm oportunidade de interagir com diferentes tecnologias, participar de todos os tipos de projetos, trazer novas ideias e trabalhar de qualquer lugar do Brasil e (por que não?) do mundo. Além disso, somos uma das melhores empresas para se trabalhar no Brasil segundo o Great Place to Work e uma das 10 empresas que mais crescem no país há 3 anos consecutivos, segundo o Anuário Informática Hoje. Quais são nossos valores? - Somos pessoas servindo pessoas - Pensamos e agimos como donos - Temos gana por performance - Crescemos e aprendemos juntos - Buscamos excelência e a simplicidade - Temos inovação e criatividade no nosso DNA Todas as pessoas são bem-vindas independentemente de sua condição, deficiência, etnia, crença religiosa, orientação sexual, aparência, idade ou afins. Queremos que você cresça conosco em um ambiente acolhedor e repleto de oportunidades. Se identificou? Então, #VemSerMeta!