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

  • Experiência comprovada em engenharia de dados e construção de pipelines de dados escaláveis e eficientes.
  • Proficiência em linguagens de programação, como Python e Spark.
  • Sólidos conhecimentos em bancos de dados relacionais (SQL)  Experiência com ferramentas de Big Data, como Hadoop, Spark, Kafka ou similares.
  • Conhecimento em ferramentas e frameworks de Machine Learning (ex.
  • : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) e como integrá-los com infraestruturas de dados.
  • Conhecimentos em arquitetura de dados, incluindo modelagem, integração e governança.
  • Habilidade para trabalhar com grandes volumes de dados e arquiteturas distribuídas.
  • Familiaridade com ambientes de cloud AWS e serviços de dados como S3, Redshift, Athena e etc.
  • Experiência com ferramentas de containerização (Docker, Kubernetes) e CI/CD.
  • O que esperamos que você realize: Estamos em busca de um Engenheiro de Dados Sênior para integrar nosso time de Machine Learning (ML).
  • O candidato ideal terá vasta experiência em engenharia de dados, arquitetura de dados e construção de pipelines de dados escaláveis para suportar modelos de ML.
  • Esta posição exige habilidades técnicas avançadas e a capacidade de trabalhar de forma colaborativa com cientistas de dados e outros stakeholders para transformar dados em soluções inteligentes e escaláveis.
  • O profissional será responsável por criar e manter a infraestrutura de dados que alimentará os algoritmos e modelos de ML, além de garantir a qualidade, consistência e disponibilidade dos dados.
  • Desenvolver e otimizar pipelines de dados para suportar a ingestão, transformação e armazenamento de grandes volumes de dados de forma eficiente.
  • Trabalhar em conjunto com cientistas de dados para entender os requisitos dos modelos de ML e garantir a disponibilidade de dados de alta qualidade.
  • Implementar soluções escaláveis para armazenamento e processamento de dados, utilizando ferramentas de big data (ex.
  • : Hadoop, Spark) e bancos de dados relacionais e não-relacionais (ex.
  • : SQL, NoSQL).
  • Garantir a integridade, consistência e qualidade dos dados, implementando práticas de monitoramento e validação.
  • Criar e otimizar processos ETL (extração, transformação e carga) para integração de fontes de dados variadas e heterogêneas.
  • Projetar e implementar arquiteturas de dados para suportar modelos de machine learning em produção, garantindo alta performance e eficiência.
  • Colaborar com equipes multifuncionais para garantir que as necessidades de dados sejam atendidas de maneira eficaz, escalável e segura.
  • Monitorar e resolver problemas relacionados a performance de dados, pipelines e infraestrutura.
  • Estar à frente das tendências tecnológicas de engenharia de dados e ML, aplicando boas práticas e novas tecnologias para melhorar a eficiência dos processos.

Informações Adicionais

  • Quantidade de Vagas 1
  • Jornada Não Informado
 

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