Engenheiro de Dados Sênior

Modelo: Remoto

Contratação: PJ

Sobre a Mottu

Nascemos para transformar a vida de milhares de pessoas, dando as ferramentas e o caminho para quem enfrenta a indiferença e supera cada obstáculo para conquistar os seus sonhos.

Nos guiamos por propósito, urgência e ownership , e somos uma das startups que mais crescem na América Latina. São mais de 48.000 clientes alugando nossas motos e mais de 500 empresas usando o Mottu Entregas, com mais de 500.000 entregas por mês em mais de 25 cidades do Brasil e na Cidade do México.

Base Partners, Crankstart e Tiger Global já acreditam no nosso sonho. E você, quer construir a Mottu com a gente?

A vaga

Procuramos uma pessoa Engenheira de Dados com foco em plataforma para construir, operar e evoluir a base que sustenta todo o ecossistema de dados da Mottu. Isso inclui ingestão, streaming, orquestração, warehouse, governança e observabilidade. O objetivo é que outros times consigam produzir e consumir dados com autonomia, segurança e confiabilidade.

Aqui, IA faz parte do dia a dia da engenharia . Usamos agentes de código, servidores MCP e workflows automatizados para desenvolver, revisar, operar e documentar a plataforma. Buscamos alguém que use essas ferramentas com critério e ajude a construir as próximas.

Responsabilidades

Plataforma de dados

• Arquitetura: desenhar e evoluir a arquitetura de dados (batch e streaming), equilibrando confiabilidade, custo e simplicidade operacional.
• Infraestrutura: operar e evoluir os componentes da plataforma em GCP e Kubernetes (GKE) , com deploys via Helm , GitOps e infraestrutura como código.
• Streaming e CDC: manter e escalar pipelines de CDC e eventos com Kafka , garantindo consistência, reprocessamento e baixa latência.
• Orquestração: administrar o Apache Airflow como plataforma, incluindo upgrades, escalabilidade, isolamento e padrões de DAG como idempotência, backfill e janelas de carga.
• Warehouse e transformação: sustentar o BigQuery e o Dataform como base de modelagem, com foco em performance, particionamento e FinOps.
• Self-service: criar bibliotecas internas, templates e automações que reduzam o atrito para quem desenvolve pipelines.
• CI/CD: manter esteiras com GitHub Actions , publicação de pacotes e imagens em registries privados e controles contra riscos de dependências.
• Governança e segurança: gerir acessos, gestão de segredos, policy tags e classificação de dados sensíveis (LGPD).
• Observabilidade: instrumentar a plataforma com métricas, logs e alertas, definir SLOs, responder a incidentes e conduzir análises de causa raiz.
• Integrações: conectar bancos transacionais, Nosql, APIs, ERP e plataformas SaaS à plataforma de dados.

IA aplicada à engenharia de dados

• Desenvolvimento assistido por agentes: usar agentes de código no ciclo completo: refinamento técnico, implementação, testes, code review e abertura de PR.
• MCPs de dados: construir e evoluir servidores MCP que expõem a plataforma para agentes.
• Skills e plugins: escrever e manter skills, plugins e regras de contexto para que os agentes sigam as convenções de dados da empresa, como padrões de desenvolcimento, regras de governança e runbooks de operação.
• Operação com IA: usar agentes integrados a observabilidade para investigar incidentes, falhas de pipeline e anomalias em dados.

Requisitos

• Experiência sólida com Python aplicado a engenharia de dados e automação.
• SQL avançado e experiência com BigQuery ou outro data warehouse em nuvem.
• Experiência com Apache Airflow , tanto no desenvolvimento quanto na operação.
• Experiência com Kubernetes e Docker em produção.
• Vivência com GCP.
• Conhecimento de Kafka e de pipelines de CDC .
• Experiência em desenvolvimento de pipelines CI/CD .
• Domínio de cargas incrementais, idempotência, backfill e reprocessamento.
• Uso ativo de ferramentas de IA no desenvolvimento, como agentes de código e assistentes, com senso crítico para validar o que é gerado antes de ir para produção.

Diferenciais

Plataforma

• Helm , Argo CD e práticas de GitOps.
• Infraestrutura como código.
• Dataform ou dbt.
• Processamento distribuído e stream processing.
• Observabilidade
• Data quality, contratos de dados, data catalog e lineage.
• FinOps aplicado a dados.

IA

• Experiência construindo servidores MCP ou tools para agentes.
• Criação de skills, plugins, prompts de sistema e arquivos de contexto para agentes de código.
• Experiência com APIs de LLM : tool use, prompt caching e agentes.
• Automações agênticas em CI/CD, como review automatizado, autofix e triagem de alertas.
• Avaliação de qualidade de agentes (evals) e métricas de adoção e produtividade.