Sua missão

Como Engenheiro(a) de Dados na VAAS, você será responsável por construir e escalar a espinha dorsal de dados que sustenta nossa plataforma de gestão de risco e automação de decisões.

Seu papel é garantir que cada pipeline seja confiável, performático e pronto para crescer junto com o negócio, transformando dados brutos em estruturas analíticas consistentes e acionáveis, que alimentam dashboards, modelos de IA e decisões estratégicas.Você fará parte de um time multidisciplinar (Engenharia, Produto, Dados e AI), atuando de ponta a ponta: desde a ingestão de dados em larga escala até o desenho de modelos analíticos e camadas de transformação otimizadas

O que você vai fazer no dia a dia

• Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis e resilientes, usando DBT, Dagster, Airbyte ou ferramentas equivalentes.
• Estruturar e transformar dados brutos em modelos analíticos consistentes (Data Marts e Layers) que alimentam dashboards e produtos de IA.
• Garantir qualidade, observabilidade e versionamento dos dados em todas as etapas do pipeline.
• Otimizar consultas e fluxos em ClickHouse e Postgres, garantindo performance e custo controlado.
• Criar e manter documentação técnica e de arquitetura de dados (lineage, modelos, dicionários).
• Trabalhar em estreita colaboração com analistas e engenheiros de produto para implementar novas fontes, KPIs e modelos de decisão.
• Automatizar processos e melhorar continuamente a infraestrutura de dados, aplicando boas práticas de engenharia (CI/CD, versionamento, modularização, reusabilidade).
• Contribuir para o ecossistema interno de dados da VAAS, ajudando a definir padrões e boas práticas compartilhadas entre os times.
  
  

O que buscamos no seu perfil

Mais do que preencher requisitos técnicos, queremos alguém alinhado(a) à nossa missão de ajudar empresas a tomarem decisões melhores de maneira inteligente, ágil e confiável, e que queira crescer junto conosco na construção da visão de ser a plataforma líder em gestão de riscos para tomada de decisão.

Requisitos obrigatórios

• Sólida experiência em engenharia de dados: construção de pipelines ETL/ELT, modelagem dimensional e performance tuning.
• Domínio de SQL avançado, DBT, e conhecimento prático de ferramentas como Airbyte, Dagster, Prefect ou Airflow.
• Experiência com bancos de dados analíticos e relacionais (ClickHouse, Postgres, BigQuery ou similares).
• Conhecimento em estruturas de dados, versionamento (Git) e boas práticas de código limpo e modular.
• Capacidade de traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas de dados.
• Conhecimento sobre observabilidade, qualidade de dados e lineage (ex: Great Expectations, dbt tests).
• Comunicação clara, autonomia e mentalidade colaborativa
  
  

O que pode te destacar ainda mais

• Experiência com ClickHouse em larga escala (particionamento, dicionários, materialized views).
• Experiência com infraestrutura GCP (BigQuery, Cloud Functions, Cloud Storage, Pub/Sub).
• Vivência com Docker e Kubernetes, e interesse em ambientes GitOps.
• Conhecimento em Python para automações, validações e ingestões customizadas.
• Experiência com ferramentas de visualização de dados (Metabase, Power BI, Superset, Looker).
• Interesse ou experiência com agentes de IA, pipelines de RAG ou LLMs aplicados a dados.
• Participação em projetos de data mesh, arquiteturas orientadas a domínio ou lakehouse.
  
  

Incentivos oferecidos pela VAAS

• Descanso remunerado de 30 dias após 1 ano
• Auxílio Caju (alimentação e transporte) para quem atua em modelo híbrido ou presencial
• Wellhub (antigo Gympass)
• Telemedicina Conexa & Psicologia Viva, com acesso a:
• 2 consultas mensais com nutricionista
• 2 consultas mensais com psicólogo
• Clínico geral e especialistas com preços reduzidos via Telemedicina
• Descontos em exames da rede Dasa (+15%)
• Descontos em farmácias Pague Menos (20% a 30%)
• Remuneração competitiva