Senior Data Engineer

Você deveria fazer parte do Jusbrasil Transformar o sistema de Justiça com tecnologia não é trivial. Estamos construindo uma inteligência artificial dentro de casa: o Jus IA tem 43% menos alucinações que IAs generalistas. Essa é a prova concreta de que aqui tecnologia não é discurso, e sustenta a nossa missão: elevar a justiça. Lidamos com mais de 7 bilhões de documentos jurídicos e mais de 1.400 fontes de dados oficiais. É desafio de escala e precisão que poucas empresas no país enfrentam. Somos 670 pessoas jusbrasileiras, quase metade em engenharia e produto, espalhadas por mais de 125 cidades no Brasil e fora. O modelo é remoto: você escolhe onde viver, a vaga não muda. Aqui, quem chama pra si o problema sem dono e entrega algo acima do esperado cresce rápido. Quem prefere o caminho óbvio, não. Conheça nosso impacto site jurídico nº1 do mundo em número de acessos mais de 20 milhões de usuários por mês mais de 7 bilhões de documentos jurídicos de interesse público mais de 80% dos advogados brasileiros cadastrados 670 pessoas jusbrasileiras, quase metade em tecnologia e produto presença em mais de 125 cidades no Brasil e fora modelo remoto: liberdade de escolher onde viver, sem perder a vaga certa Sobre a função Buscamos uma pessoa Data Engineer para atuar na construção e evolução dos pipelines e arquiteturas de dados que suportam produtos, análises e decisões orientadas a dados no Jusbrasil. Essa pessoa será responsável por projetar, desenvolver e manter pipelines e sistemas de dados (ingestão, processamento e armazenamento), garantindo escalabilidade, governança e performance. O foco será transformar dados brutos em ativos analíticos confiáveis, consistentes e de alto valor ao longo de todo o ciclo de dados. Você trabalhará lado a lado com Data Engineers, Analytics Engineers, Data Analysts e times de Produto, ajudando a transformar dados brutos em ativos analíticos consistentes e de alto valor para a empresa Principais responsabilidades Projetar e manter pipelines de ingestão e transformação de dados em larga escala (batch e streaming). Garantir a qualidade, confiabilidade e integridade dos dados ao longo de todo o ciclo (testes, versionamento, monitoramento). Implementar e evoluir arquitetura de dados em GCP (BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub, Composer). Colaborar com equipes de Analytics, Produto e Engenharia para definir necessidades de dados e traduzir requisitos de negócio em soluções técnicas. Participar da evolução das boas práticas de engenharia de dados e padronização interna de modelos, nomenclaturas e monitoramentos. Habilidades mandatórias: Vivência no uso de ferramentas de IA no ciclo de desenvolvimento de dados, aplicando boas práticas de engenharia para acelerar desenvolvimento e escalabilidade. Experiência sólida com Python e SQL (preferencialmente também Java ou Scala). Vivência com Airflow, Airbyte ou frameworks equivalentes de orquestração e replicação. Conhecimento de modelagem de dados e boas práticas de design (Kimball, Data Vault, Medallion). Experiência em GCP (BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub, Composer, IAM). Familiaridade com streaming (Kafka, Dataflow ou Beam) é diferencial. Experiência com infraestrutura como código (Terraform) e pipelines de CI/CD. Mentalidade orientada a produto e colaboração multidisciplinar. Experiência no uso de ferramentas de IA para troubleshooting, automação operacional, análise de incidentes e aceleração de tarefas de engenharia com boas práticas de confiabilidade e observabilidade. Diferenciais : Experiência com Java ou Scala Vivência com observabilidade de dados (monitoramento de DAGs, alertas, qualidade de dados). Participação em iniciativas de padronização, governança e documentação técnica. Experiência sólida em Apache Flink Experiência com catálogos e formatos de tabelas analíticas #LI-REMOTE