Senior Data Engineering

Na TRINCA, a gente não preenche vagas. A gente convida pessoas para construir o que vem a seguir.

Dados são a matéria-prima de qualquer decisão que importa. Mas dado bruto sem arquitetura, sem pipeline e sem contexto de negócio não vale nada. Se você sabe transformar volume em valor, e quer fazer isso em um dos setores mais intensivos em dados do Brasil, essa vaga pode ser o seu próximo grande desafio.

Aqui você vai ser a engenharia por trás das decisões: responsável por construir e evoluir a infraestrutura de dados de uma plataforma de seguros de grande escala, garantindo que as informações certas cheguem às pessoas certas, no momento certo.

✨ Sua missão na TRINCA

Você vai atuar como peça central da jornada de dados de uma plataforma de seguros em expansão com governança crescente e demanda real por qualidade de dado.
Sua missão é garantir que os pipelines sejam robustos, os modelos sejam escaláveis e o time de negócio tenha acesso a informações confiáveis para navegar com segurança.

Você vai ser dono da engenharia de dados end-to-end: da ingestão ao insight, passando por arquitetura, orquestração e qualidade.

Tudo isso no nosso jeito de trabalhar: direto, humano, colaborativo e com impacto real.

O que você vai construir no dia a dia

• Pipelines de dados: projetar, implementar e manter pipelines robustos e escaláveis, integrando dados de APIs, sistemas internos e fontes externas com foco em volume e confiabilidade.
• Arquitetura e modelagem: desenvolver e evoluir modelos de dados em Data Lakehouse (Delta Lake), estruturando camadas que sustentem análises complexas e o crescimento da plataforma.
• Orquestração e automação: configurar e operar ferramentas de orquestração (Airflow, Dagster ou similares) para garantir que processos rodem com qualidade e pontualidade.
• Qualidade e governança: contribuir para a construção de um dicionário de dados unificado, aplicar práticas de CI/CD e controle de versão nos pipelines, e assegurar integridade e rastreabilidade dos dados.
• Parceria com negócio: colaborar com times de produto, analistas e cientistas de dados para traduzir perguntas de negócio em análises concretas e identificar oportunidades de melhoria.
• Inovação em dados: apoiar iniciativas de Machine Learning e modelos preditivos, contribuindo para a antecipação de tendências e a otimização de operações.

O que buscamos em você

Requisitos essenciais

• Experiência comprovada em Engenharia de Dados, com histórico de construção e manutenção de pipelines robustos e escaláveis em ambientes de grande volume.
• Experiência com Databricks e/ou outras plataformas analíticas distribuídas, incluindo arquiteturas Data Lakehouse e Delta Lake.