.Sobre a AB InBevA AB InBev é a cervejeira líder global e uma das cinco maiores empresas de produtos de consumo do mundo, com mais de 500 marcas de cerveja. Estamos presentes nos principais mercados da América do Norte, América Latina, Europa, Ásia e África, sempre buscando inovação e excelência.Sobre o ABI Growth GroupCriado em 2022, o Growth Group unifica as nossas equipes business-to-business (B2B), direct-to-consumer (DTC), Sales & Distribution e Marketing. Ao reunir funções tecnológicas e comerciais globais, o Growth Group permite-nos tirar o máximo partido dos dados e impulsionar a transformação digital e o crescimento orgânico da AB InBev em todo o mundo. Para além de apoiar marcas de cerveja bem conhecidas a nível mundial, como a Corona, a Budweiser e a Michelob Ultra, o Growth Group é a casa de um conjunto robusto de produtos digitais, incluindo a nossa plataforma de comércio digital B2B BEES, os serviços de entrega a pedido Ze Delivery e TaDa Delivery.Sua missão como Data Engineer:Como parte da equipe de Data Personalization no Bees, você será o arquiteto de soluções para desafios de negócios complexos em áreas como otimização de portfólio, recomendações, personalização, promoções, segmentação, imputação e descoberta de insights. Estamos buscando um profissional com:Formação: Bacharelado em áreas como Matemática, Física, Ciências da Computação ou áreas correlatas (com um diferencial se você tiver um mestrado ou doutorado).Domínio do inglês: nível intermediário/avançado para conversação.Habilidades Técnicas: Avaliação de pipeline de dados, conhecimento de princípios CI/CD e desenvolvimento de APIs.Programação: Proficiência em Python, PySpark, Scala e SQL para processamento e análise de dados.O que você fará:Liderar Iniciativas: Conduzir esforços para desenvolver e manter serviços e soluções de dados que suportem produtos, serviços downstream ou ferramentas de infraestrutura utilizadas em toda a BEES.Design de Modelos de Dados: Projetar modelos de dados eficientes e compreender conceitos como normalização, desnormalização e modelagem dimensional.Melhorias em Arquitetura: Implementar melhorias na arquitetura e processos para otimizar o desempenho, monitoramento e evolução dos produtos de dados.Processos de Ingestão de Dados: Desenvolver e manter processos de ingestão, processamento, controle/segurança e provisão de dados para diferentes consumidores (serviços, front-end, entre outros).Conhecimento do Negócio: Contribuir para a compreensão do contexto de negócios e criação de novos produtos de dados para atender às necessidades estratégicas e operacionais.Requisitos essenciais:Avaliação de Pipelines de Dados: Avaliar as implicações de escalabilidade, confiabilidade, segurança e conformidade dos designs de pipelines de dados.Plataformas de Nuvem: Compreender plataformas e serviços de computação em nuvem, como AWS, Azure e Google Cloud.Programação: Avaliar soluções em Python, PySpark, Scala e SQL para processamento e análise de dados