Engenheiro(a) de Dados

Você conhece a LDC? A LDC é uma das principais comercializadoras e processadoras global de produtos agrícolas, com um portfólio diversificado, que abrange toda a cadeia de valor, da originação à distribuição. Com atividades no centro da produção agrícola e de alimentos e guiados pelos nossos fortes valores, por um legado rico e uma visão clara, estamos comprometidos em trabalhar por um futuro seguro e sustentável. Ajudamos a alimentar e vestir cerca de 500 milhões de pessoas todos os anos, originando, processando e transportando aproximadamente 81 milhões de toneladas de produtos. Estruturada como uma organização matricial de 6 regiões geográficas e 10 plataformas, a LDC está ativa em mais de 100 países e emprega cerca de 18.000 pessoas em todo o mundo. Somos guiados por valores que norteiam todos os públicos em nosso trabalho. A ética e integridade fazem parte de todas as relações de negócio, assim como a humildade, comprometimento e diversidade.

• Desenvolver, manter e otimizar pipelines de ETL, garantindo fluxo eficiente de dados e integração entre fontes de dados e plataformas de análise;
• Projetar e implementar soluções robustas em Python / Pyspark, com foco em escalabilidade, desempenho e confiabilidade;
• Trabalhar em parceria com stakeholders de negócio, analistas de dados, cientistas de dados e times de trading para entender suas necessidades, oferecendo soluções técnicas que viabilizem análises eficazes e promovam a alfabetização em dados dos usuários-chave;
• Garantir qualidade e manutenção de código e dados, aplicando princípios de gestão de dados, versionamento de código, testes automatizados e revisões entre pares.

• Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;
• Domínio em programação Python / PySpark e experiência com boas práticas de desenvolvimento de software;
• Conhecimento sólido em processos de ETL, modelagem de dados e data warehousing;
• Conhecimento em princípios de armazenamento de dados, incluindo data lakes e bancos de dados SQL;
• Inglês avançado/fluente;
• Vivência com soluções de visualização de dados (Power BI, Tableau ou similares);
• Experiência com tecnologias e serviços em nuvem, preferencialmente em Azure e Databricks;
• Conhecimento em tecnologias geoespaciais (desejável);
• Experiência prévia em serviços financeiros ou ambientes de trading, especialmente no setor de commodities agrícolas ou supply chain é um diferencial.

• Disponibilidade para atuar no modelo híbrido (4x1) em São Paulo-SP.