México
Concesionaria Vuela Compañía de Aviación S.A.P.I
Fresh Consulting
Engenheiro(a) de Dados
RemotoMéxico
Mexico City, Mexico City, Mexico
PythonSQLAWSGCP
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Fresh Consulting está buscando um(a)
Engenheiro(a) de Dados Sênior (Contribuinte Individual) para liderar tecnicamente o design e a implementação de plataformas de dados nativas da nuvem para clientes internacionais nos EUA.
O(A) candidato(a) selecionado(a) não apenas manterá os fluxos de dados existentes, mas também projetará, construirá e implementará um moderno data warehouse do zero, estabelecendo a base para futuras integrações de IA/LLM e fluxos de trabalho automatizados.
Localização: Remoto (México — Preferencial: Monterrey, Cidade do México, Guadalajara)
Habilidades Requeridas
Requisito de Idioma: Inglês profissional fluente (Mínimo CEFR C1)
Viagens: Disponibilidade para viajar aos EUA trimestralmente (aproximadamente 1 semana por viagem)
- Microsoft Fabric (altamente preferível) OU stacks portáteis (BigQuery, Snowflake, Databricks).
- 4 a 7 anos de experiência comprovada na construção de data warehouses na nuvem de ponta a ponta (projetos reais levados do zero à produção), não apenas na manutenção de sistemas existentes.
- Infraestrutura de Nuvem: Stack de dados Azure (Data Factory, Synapse, Fabric) ou equivalente em AWS/GCP.
- Linguagens Principais: SQL avançado (modelagem dimensional, otimização de desempenho) e Python (transformação, orquestração, scripting).
- Ferramentas de BI: Power BI ou equivalente (Looker, Tableau, Mode).
- Orquestração e Transformação: Azure Data Factory, Airflow, dbt, Dagster ou ferramentas similares.
- Exposição Direta a Stakeholders: Experiência trabalhando diretamente com executivos nos EUA.
- Visto Americano Válido (Mínimo B1/B2): Disponibilidade confirmada para viajar aos EUA trimestralmente.
Principais Responsabilidades
- Design e Construção: Projetar, construir e operar data warehouses modernos, de ponta a ponta e nativos da nuvem.
- Desenvolvimento de Pipelines: Desenvolver e manter pipelines robustos de ELT/ETL que integrem múltiplos sistemas internos (atendimento, originação, CRM) e feeds de dados de terceiros.
- Modelagem de Dados: Criar modelos de dados escaláveis para relatórios, BI (camada semântica) e futuras iniciativas de IA/ML.
- Governança e Segurança: Implementar práticas de qualidade de dados, governança e segurança alinhadas com rigorosas regulamentações financeiras dos EUA.
- Colaboração Executiva: Trabalhar em estreita colaboração com stakeholders C-level e diretores nos EUA para traduzir requisitos de negócios em arquitetura de dados técnica.
- Otimização: Otimizar o desempenho de consultas, pipelines e fluxos de trabalho para garantir eficiência e controle de custos.
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