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