Engenheiro de Dados

Sobre o trabalho Engenheiro de Dados

Venha fazer parte de um ecossistema vivo onde o futuro dos negócios é criado e vivido todos os dias. Faça parte desta transformação!

Na LUZA Group, a paixão, a perseverança e a vontade de superar limites definem o nosso caminho para o sucesso.

Fundada em 2006, somos uma multinacional portuguesa com mais de 1.200 profissionais talentosos e um volume de negócios. Com presença em mercados estratégicos como Portugal, Espanha, Marrocos, Brasil, México, Estados Unidos e China, oferecemos soluções inovadoras em engenharia, TI, design, consultoria, Indústria 4.0, treinamento e recrutamento. Tudo o que fazemos é movido pelo talento de nosso povo.

Este é um momento de crescimento e oportunidade. O futuro pertence a mentes visionárias. Junte-se a nós!

Engenheiro(a) de Dados / Analytics Engineer (Microsoft Fabric)

Sobre a Vaga

Modelo de Trabalho: Preferencialmente Híbrido (3x por semana no escritório)

Nível: Sênior

Foco Principal: Sustentação, otimização e evolução de um ambiente de dados corporativo já em produção.

O time de Inteligência de Mercado monitora o setor elétrico de forma sistemática e traduz essas leituras em oportunidades de negócio acionáveis para a comercializadora. A área é responsável por entregar análises de mercado, cenários prospectivos e recomendações estratégicas que orientam tanto a atuação comercial no dia a dia quanto o posicionamento de longo prazo da empresa.

Objetivo da Posição

Buscamos um(a) profissional sênior, com experiência prática, para atuar na sustentação, otimização e evolução de uma plataforma de dados baseada em Microsoft Fabric, OneLake e Power BI. A empresa já possui dados, pipelines, lakehouses/warehouses e relatórios em produção. Portanto, o foco não é iniciar um ambiente do zero, mas estabilizar, melhorar, governar e escalar uma operação de dados existente, assegurando confiabilidade, performance, organização e boas práticas de engenharia.

O papel combina atuação prática em engenharia de dados com visão de analytics engineering: modelagem dimensional, curadoria de dados, camada semântica, qualidade da informação e entendimento de como o negócio consome a informação analítica. Esperamos um profissional que compreenda o caminho completo do dado - ingestão, transformação, armazenamento, modelagem, camada semântica e consumo.

Principais Responsabilidades

Sustentação e evolução de ambiente em produção. Identificar, diagnosticar e resolver falhas em cargas, pipelines, notebooks, lakehouses, warehouses e modelos semânticos. Monitorar gargalos de performance, inconsistências de dados, atrasos de atualização e problemas recorrentes, propondo melhorias estruturais em vez de apenas correções pontuais.

Engenharia de dados no Microsoft Fabric. Desenvolver, ajustar e otimizar pipelines, notebooks, transformações em PySpark, consultas SQL e processos de ingestão e transformação dentro do ecossistema Fabric. Trabalhar com estruturas Delta/Parquet, lakehouses, warehouses e demais componentes necessários para suportar dados analíticos em escala.

Organização e governança do OneLake. Apoiar a definição e a implementação de boas práticas para a organização do OneLake: estruturação de camadas de dados, padronização de nomenclatura, ciclo de vida de arquivos, remoção de dados obsoletos, controle de qualidade, documentação e rastreabilidade. Como o OneLake é a camada unificada de armazenamento analítico do Fabric e o Direct Lake carrega tabelas Delta diretamente para os modelos semânticos, sua organização impacta diretamente a performance do consumo.

Performance e modelagem para Power BI. Modelar dados para consumo analítico no Power BI, com foco em modelos semânticos eficientes, modelagem dimensional, medidas bem estruturadas e uso adequado de Direct Lake quando aplicável. O objetivo é entregar dashboards e relatórios rápidos, confiáveis e sustentáveis, especialmente para consumo executivo e áreas críticas do negócio.

Governança, segurança e linhagem. Implementar e revisar controles de acesso, permissões por workspace e por item, RBAC, RLS e OLS, além de políticas de segurança e organização da linhagem de dados. Garantir que os dados estejam acessíveis aos usuários corretos, protegidos contra acesso indevido e rastreáveis da origem ao consumo final.

DataOps, versionamento e gestão de ambientes. Estruturar e operar boas práticas de ciclo de vida de desenvolvimento, incluindo ambientes DEV/QA/PROD, versionamento, revisão de alterações, deploy controlado e integração com Git/Azure DevOps. Como parte dos recursos de integração com Git e deployment pipelines do Fabric pode ter restrições ou estar em preview conforme o tipo de artefato, espera-se julgamento técnico na adoção dessas práticas.

Monitoramento de capacidade, custo e performance. Acompanhar o consumo de capacidade do Fabric, identificando operações custosas, gargalos de uso, throttling, picos de processamento e oportunidades de otimização. Utilizar o Fabric Capacity Metrics App para monitorar o consumo de CUs e subsidiar decisões de escala e otimização de recursos.

Documentação técnica e transferência de conhecimento. Documentar arquitetura, fluxos de dados, regras de negócio, dependências, padrões de desenvolvimento, decisões técnicas e procedimentos operacionais. Disseminar boas práticas entre usuários técnicos e analistas que consomem ou evoluem soluções no ambiente.

Requisitos Necessários

Experiência sênior como Engenheiro(a) de Dados, Analytics Engineer ou função equivalente, com atuação em ambientes produtivos.

Experiência hands-on com Microsoft Fabric e seus componentes: OneLake, Lakehouse, Warehouse, Data Factory/Pipelines, Notebooks, SQL endpoint, modelos semânticos e Power BI.

Domínio de SQL, incluindo otimização de consultas, modelagem relacional/analítica, tratamento de grandes volumes e diagnóstico de performance.

Experiência com Python e PySpark para transformação, limpeza, validação e processamento de dados em notebooks e pipelines.

Conhecimento de modelagem dimensional: Star Schema, tabelas fato, dimensões, granularidade, chaves e tratamento de histórico.

Experiência com arquitetura Lakehouse, formatos Delta/Parquet, organização de camadas e boas práticas de ingestão, transformação, curadoria e disponibilização.

Conhecimento prático de Power BI, com foco em modelagem semântica, performance, relacionamentos, medidas, segurança e boas práticas de consumo corporativo.

Autonomia para investigar problemas, propor soluções, priorizar riscos e comunicar impactos a stakeholders técnicos e de negócio.

Experiência com ambientes corporativos em produção, com atenção a estabilidade, governança, segurança, versionamento, documentação e continuidade operacional.

Diferenciais

Certificações Microsoft: DP-600 (Fabric Analytics Engineer Associate) ou DP-700 (Fabric Data Engineer Associate).

Experiência em gestão de capacidades do Fabric (monitoramento de custos, consumo de CUs e otimização de gastos de nuvem).

Vivência com integração de IA aos dados (por exemplo, Copilot ou Synapse Data Science).

Perfil Comportamental Esperado

Procuramos uma pessoa com perfil investigativo, pragmático e orientado à estabilidade de produção, capaz de enxergar o ambiente como um sistema: origem dos dados, transformação, armazenamento, camada semântica, consumo, segurança, custo e impacto para o negócio.

Esperamos maturidade para distinguir correções emergenciais de soluções estruturais, capacidade de priorizar os problemas mais relevantes, clareza ao comunicar riscos e autonomia para trabalhar sem supervisão constante. Também valorizamos a habilidade de interagir com as áreas de negócio, traduzindo necessidades em soluções sustentáveis, sem comprometer governança, performance ou qualidade dos dados.

O que oferecemos

Wellhub;

OnHappy;

Sesc;

Horário Flexível.