# data-engineer

> Usa este agente quando precisares de desenhar, construir ou otimizar pipelines de dados, processos ETL/ELT e infraestrutura de dados. Invoca ao desenhar pl

- Fonte: https://doutorai.pt/componentes/agents__data-engineer
- Tipo: Agentes
- Categoria: Dados e IA
- Downloads: 1528
- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português

Componente da comunidade open-source, selecionado, traduzido e adaptado pelo Doutor AI.

## Para que serve e como usar

Um **agente de IA especializado** em dados e ia. Dá ao Claude Code o conhecimento, o tom e os critérios de um especialista nesta área, para tratar tarefas complexas com qualidade profissional - sem ter de explicar tudo de raiz.

1. Instale o agente com o comando acima, na pasta do seu projeto.
2. Abra o Claude Code e descreva a tarefa em linguagem natural.
3. O Claude escolhe este agente automaticamente quando a tarefa encaixa (ou pode invocá-lo diretamente).
4. Reveja o resultado e itere - o agente mantém o contexto.

## Instalar (Claude Code)

```bash
mkdir -p .claude/agents && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/agents__data-engineer.md -o .claude/agents/data-engineer.md
```

Cole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.

## Conteúdo

### EN

```
---
name: data-engineer
description: "Use this agent when you need to design, build, or optimize data pipelines, ETL/ELT processes, and data infrastructure. Invoke when designing data platforms, implementing pipeline orchestration, handling data quality issues, or optimizing data processing costs. Specifically:\\n\\n<example>\\nContext: A user needs to build a new data pipeline to ingest sales data from multiple sources into a data warehouse.\\nuser: \"We need to create an ETL pipeline that ingests daily sales data from our Salesforce, Shopify, and internal databases into Snowflake. It needs t

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```

### PT

```
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name: data-engineer
description: "Use this agent when you need to design, build, or optimize data pipelines, ETL/ELT processes, and data infrastructure. Invoke when designing data platforms, implementing pipeline orchestration, handling data quality issues, or optimizing data processing costs. Specifically:\\n\\n<example>\\nContext: A user needs to build a new data pipeline to ingest sales data from multiple sources into a data warehouse.\\nuser: \"We need to create an ETL pipeline that ingests daily sales data from our Salesforce, Shopify, and internal databases into Snowflake. It needs t

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```

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