Applications are closed for this role. It was originally posted 2026-06-24. It’s no longer accepting applicants — see roles Banco Votorantim is still hiring for →, or browse the live openings below.
About this role
- Desenvolver e manter pipelines de ingestão e transformação de dados ;
- Atuar com Lakehouse ;
- Trabalhar em ambientes GCP e Databricks ;
- Criar e evoluir estruturas de dados no BigQuery e Delta Lake ;
- Apoiar a definição e aplicação de modelagem dimensional e relacional (Star Schema, Snowflake, etc.);
- Garantir qualidade, consistência e segurança dos dados ;
- Apoiar atividades de monitoramento de performance e custos em nuvem;
- Trabalhar em conjunto com áreas de negócio e times de dados.
- Experiência com plataformas de Cloud (GCP)
- Domínio em BigQuery :
- Modelagem de dados
- Otimização de consultas
- Performance tuning
- Experiência com serviços de dados no GCP:
- Dataflow, Pub/Sub e Cloud Storage (diferencial)
- Forte conhecimento em SQL avançado
- Experiência com dbt (Data Build Tool) para:
- Transformação de dados
- Versionamento
- Implementação de boas práticas analíticas
- Experiência com Databricks :
- Desenvolvimento de pipelines de dados utilizando Spark (PySpark/SQL)
- Modelagem e transformação em ambiente Lakehouse
- Orquestração de workloads e otimização de performance
- Integração com arquiteturas modernas de dados (Delta Lake, medallion architecture)
- Conhecimento em ingestão de dados :
- Batch e streaming
- Experiência com transformação e modelagem de dados :
- ELT/ETL
- Modelagem dimensional e/ou Data Vault
- Conhecimento em governança de dados :
- Catálogo de dados
- Data lineage
- Políticas de acesso e segurança
- Experiência com qualidade de dados :
- Testes automatizados ( dbt tests ou similares )
- Monitoramento e observabilidade de pipelines
- Experiência com migração de sistemas legados para Cloud
- Conhecimento em:
- Versionamento de código ( Git )
- Práticas de CI/CD aplicadas a pipelines de dados
- Familiaridade com conceitos modernos:
- Data Products
- Data Mesh (diferencial)
Tech stack
GCPDatabricksBigQuerySnowflakedbtSpark