Engenheiro de dados

SOBRE A LETS

A LETS é uma empresa de tecnologia que atua na integração de canais de venda com operadores logísticos, potencializando resultados de negócios por meio de soluções inovadoras. Nosso sistema SaaS, chamado Max, é a espinha dorsal que conecta varejistas, operadores logísticos e canais de venda de forma eficiente e automatizada, oferecendo uma experiência simplificada e eficaz para todos os envolvidos.

Nossa missão é desenvolver soluções tecnológicas inovadoras que maximizem o desempenho e a eficiência dos negócios, capacitando empresas a alcançar resultados excepcionais.

Estamos crescendo rapidamente e buscamos talentos que queiram fazer parte de nossa jornada, ajudando a transformar o ecossistema de tecnologia e logística. Se você é uma pessoa apaixonada por dados, focada em desenvolvimento de produto e, apaixonada por criar soluções eficientes e escaláveis, queremos conhecer você!

ATIVIDADES: Construir pipelines de ingestão e transformação de dados usando Kestra, DBT, Python e Athena; Modelar e manter dados em Apache Iceberg com controle de versionamento, time travel e performance analítica; Integrar fontes diversas (bancos, APIs, arquivos, etc.) com foco em rastreabilidade e escalabilidade; Criar e manter modelos transformacionais com DBT, preparando datasets confiáveis e auditáveis; Participar de integrações de dados com fluxos de IA/MCP, colaborando com cientistas e analistas; Desenvolver dashboards com QuickSight, Metabase (ou ferramentas similares) com foco em usabilidade e performance; Atuar em decisões de arquitetura, boas práticas de dados e melhoria contínua dos pipelines; Contribuir para a construção de uma base de conhecimento, registrando soluções frequentes e otimizações para o uso futuro; Trabalhar em parceria com outras áreas, como produto e operações, para garantir que feedbacks dos clientes sejam levados em consideração.

REQUISITOS: Experiência com AWS Athena e estruturas de dados em S3; Domínio de Apache Iceberg ou formatos semelhantes (Delta Lake, Hudi); Vivência com ferramentas de orquestração como Kestra (ou equivalentes como Airflow, Prefect); Conhecimento prático em DBT e versionamento de modelos analíticos; Forte domínio de Python para automações, integrações e manipulação de dados; Noções de Inteligência Artificial e Modelos Cognitivos de Processamento (MCP); Experiência com ferramentas de BI como QuickSight, Metabase ou similares de nível compatível. Conhecimentos aprofundados em SQL; Conhecimentos em ferramentas de IA e desenvolvimento de prompts adaptáveis;

HABILIDADES DESEJÁVEIS: Ensino Superior em Curso nas áreas de Engenharia, Ciências da Computação/Dados, Estatística ou correlatas; Experiência anterior com produtos de tecnologia ou SaaS com ênfase em dados e BI; Experiência prévia com de BI; Conhecimento básico de sistemas logísticos ou de e-commerce será um diferencial.

BENEFÍCIOS: Remuneração competitiva + participação nos resultados . Plano de saúde

(incluindo cônjuge e filhos). Licença Remunerada Anual Licença Maternidade e Paternindade Plano odontológico . Seguro de vida . Cartão de benefícios flexível . Day Off de Aniversário. Rotina com

ferramentas modernas e IA ; aprendizado contínuo. 100% remoto

(trabalhe de qualquer lugar do Brasil).

DETALHES: Modelo de contratação:

Pessoa Jurídica (PJ) . Jornada:

tempo integral, com eventuais rituais/treinamentos. Local:

remoto – fuso

BRT (GMT-3) . Todas as vagas são

abertas para pessoas com deficiência

(PcD). Em nossos processos seletivos,

não há qualquer tipo de distinção em virtude de gênero, orientação sexual, religião, crença, condição social, etnia ou raça .

COMO SE DESTACAR: Ao se candidatar, envie portfólio, GitHub, dashboards ou cases (mesmo acadêmicos/pessoais) que mostrem, na prática: Construção de pipelines de dados de ponta a ponta

(ingestão, transformação, modelagem e consumo). Seu raciocínio técnico

nas escolhas de arquitetura, ferramentas e estruturação dos dados. Exemplos de modelagem, SQL, Python e uso de ferramentas como DBT, Athena , orquestradores ou similares. Dashboards e análises

com foco em decisão, usabilidade e contexto de negócio. Cuidados com qualidade, rastreabilidade, documentação e manutenção dos pipelines. Casos de integração com APIs, bancos, arquivos ou automações. Como você aprende , evolui tecnicamente e incorpora feedback no dia a dia.