 Desenvolvimento de Pipelines de Dados: Projetar, implementar e manter pipelines de dados robustos, escaláveis e eficientes para processar grandes volumes de dados em tempo real e em batch. 

 Gestão de Bancos de Dados: Criar e otimizar bancos de dados relacionais e não relacionais, garantindo alta performance e segurança. 

 Integração de Dados: Integrar dados de múltiplas fontes (internas e externas) para criar uma visão unificada e acessível dos dados corporativos. 

 Automatização de Processos: Desenvolver e automatizar processos de ETL (Extração, Transformação e Carga), garantindo a integridade e a qualidade dos dados. 

 Colaboração com Equipes: Trabalhar de forma colaborativa com analistas de dados, cientistas de dados e desenvolvedores para garantir que os dados estejam prontos para análise e modelagem. 

 Monitoramento e Manutenção: Monitorar a saúde dos sistemas de dados, identificar e resolver problemas de performance, e garantir que as soluções sejam escaláveis e resilientes. 

 Segurança e Compliance: Implementar práticas de segurança e compliance para proteger dados sensíveis e garantir a conformidade com regulamentos do setor. 

•  Experiência: Mínimo de 3 anos de experiência como Engenheiro de Dados ou em uma função semelhante, preferencialmente no setor de iGaming ou fintech. 
•  Habilidades Técnicas: Proficiência em linguagens de programação como Python, SQL e Java. Experiência com ferramentas de big data (Hadoop, Spark), e plataformas de nuvem (AWS, Google Cloud, Azure). 
•  Conhecimento em Banco de Dados: Forte conhecimento em bancos de dados relacionais (MySQL, PostgreSQL) e não relacionais (MongoDB, Cassandra). 
•  Familiaridade com Ferramentas de ETL: Experiência com ferramentas de ETL como Apache NiFi, Talend ou Airflow. 
•  Capacidade Analítica: Habilidade de resolver problemas complexos e otimizar processos com soluções técnicas inovadoras. 
•  Educação: Bacharelado em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Engenharia de Dados ou área relacionada. 
•  Certificações: Certificações relevantes (como AWS Certified Data Analytics, Google Professional Data Engineer) são um diferencial.