Staff Data Platform Engineering
Feita de pessoas que transformam a educação
Todas as vagas da Arco são elegíveis para Pessoas com Deficiência.
Somos Arcotech, time de tecnologia da Arco Educação. Desenvolvemos soluções digitais para que alunos, pais e escolas atuem em conjunto por um aprendizado mais dinâmico e efetivo.
Aqui reunimos talentos que têm paixão por tecnologia e educação. Sabemos que, juntos, somos capazes de unir as duas forças para elevar a experiência de aprendizagem. Queremos ir além da inovação, nosso propósito é potencializar o impacto da educação nas pessoas, é o que nos move.
Por meio de soluções de aprendizagem, estimativas e relacionamento, ajudamos as escolas a se tornarem melhores, maiores e mais encantadoras para os alunos, educadores e familiares.
#VEMPRAARCO #VEMSERTECH
Agora que você já captou um pouco mais da nossa essência, vamos falar sobre a oportunidade?
Quais serão os seus desafios com a gente?
- Desenvolver e manter pipelines de dados confiáveis e escaláveis, garantindo qualidade, performance e observabilidade das execuções;
- Atuar na ingestão, transformação e disponibilização de dados para consumo analítico e aplicações internas;
- Construir e evoluir datasets analíticos reutilizáveis, com consistência semântica e foco em múltiplos casos de uso;
- Operar e evoluir a stack de dados (ex: orquestração, transformação, armazenamento), garantindo estabilidade e eficiência;
- Participar ativamente da resolução de incidentes de dados, atuando no diagnóstico, correção e prevenção de falhas;
- Aplicar boas práticas de engenharia (testes, versionamento, code review, padronização) garantindo qualidade de código;
- Colaborar com Analytics Engineering, SRE e times de produto para garantir que os dados atendam às necessidades do negócio;
- Utilizar ferramentas de IA para aumentar produtividade, qualidade de código e eficiência na resolução de problemas;
- Contribuir para evolução da plataforma de dados como produto, melhorando usabilidade, governança e confiabilidade
O que esperamos que você tenha:
- Experiência com desenvolvimento em SQL e/ou Python aplicados a dados;
- Experiência na construção e manutenção de pipelines de dados (ingestão, transformação e consumo);
- Experiência com alguma ferramenta de orquestração de workflows (ex: Airflow, dbt, Dataform, etc.);
- Vivência com ambientes em nuvem (preferencialmente GCP, BigQuery ou Databricks);
- Capacidade de debugar pipelines e analisar problemas de dados de forma estruturada;
- Conhecimento de boas práticas de engenharia de software (versionamento, testes, code review).
Será um diferencial:
- Experiência com plataformas de dados em escala (data lake, warehouse ou lakehouse);
- Conhecimento em infraestrutura como código (Terraform ou similares);
- Experiência com observabilidade e qualidade de dados (testes, alertas, data diff, etc.);
- Experiência com otimização de custos e performance (FinOps em dados);
- Vivência com ambientes multi-times / multi-domínio e dados como produto;
- Uso prático de IA no desenvolvimento