Vaga de parceiro

Engenheiro de dados sênior - São Paulo / SP

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Detalhes da Vaga

  • Escolaridade Não Informado
  • Segmento Não Informado
  • Salário Não Informado
  • Área de AtuaçãoDiversos / Outros

O que você irá fazer

  • Conhecimento avançado em ferramentas e linguagens como SQL, Python, Spark e ferramentas de ETL.
  • Experiência prática com plataformas de nuvem (GCP e/ou Azure), incluindo DataProc, DataFlow, BigQuery, Hadoop, Data Factory, Databricks, ou equivalentes.
  • Domínio de bancos de dados relacionais e não relacionais (ex.
  • : BigQuery, SQL Server, Oracle, MongoDB).
  • Familiaridade com boas práticas de governança de dados e segurança.
  • Integração de dados, mensageria e streaming (Airflow, Kafka, PubSub, Event Hub, RabbitMQ).
  • Conhecimento em orquestração de dados com ferramentas como Apache Airflow.
  • Experiência com metodologias ágeis, como Scrum ou Kanban.
  • Certificações em tecnologias de nuvem ou ferramentas relacionadas a dados (Certificação GCP ou AZURE indispensável) Diferencial: Experiência em soluções de big data e processamento distribuído.
  • Perfil comportamental esperado: Buscamos um profissional com mindset analítico, apaixonado por dados e pela resolução de problemas complexos.
  • É essencial ter proatividade, capacidade de trabalhar sob pressão e habilidade para colaborar com equipes multidisciplinares.
  • Flexibilidade e adaptação às mudanças são fundamentais, além de um forte compromisso com a qualidade e a inovação.
  • Projetar, implementar e gerenciar pipelines de dados eficientes e escaláveis.
  • Desenvolver soluções para integração de dados provenientes de múltiplas fontes, garantindo qualidade, consistência e governança.
  • Atuar na modelagem de dados, criando estruturas otimizadas para análises e operações.
  • Trabalhar em estreita colaboração com equipes de cientistas de dados, analistas e stakeholders para entender as necessidades de negócio e traduzi-las em soluções técnicas.
  • Ser responsável por garantir a segurança e a performance das soluções de dados em ambientes de nuvem, como GCP e Azure.
  • Automatizar processos de ingestão, transformação e armazenamento de dados, buscando eficiência e redução de custos.
  • Monitorar e otimizar o desempenho de pipelines e bancos de dados, identificando e resolvendo gargalos e problemas de performance.

Informações Adicionais

  • Quantidade de Vagas 1
  • Jornada Não Informado
 

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