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

  • Proeficiência em SQL, e em pelo menos uma linguagem de programação, como Python, Scala ou Java; Experiência em ETL/ELT (inclusive ferramentas, como Apache NiFi, Powercenter, entre outros) e com orquestração de workflows (como Apache Airflow); Conhecimento de ambientes de Cloud Computing (AWS, Azure, GCP), com foco em soluções de armazenamento e processamento de dados; Experiência com arquitetura de Data Lakes e Data Warehouses, incluindo modelagem de dados e otimização de pipelines de dados; Habilidade em monitoramento e troubleshooting de processos em ambientes de produção; Conhecimento de práticas de CI/CD e DevOPS; Pacote Office Desejável ter entre 5 a 8 anos de experiência em Engenharia de Dados ou funções semelhantes; Desejável: Familiaridade em Ambiente Cloud (AWS, GCP, Azure).
  • Disciplina Consistência e firmeza geram grandes resultados; Organização Garante que as tarefas sejam realizadas de forma eficiente e eficaz; Pontualidade Demonstra seu comprometimento e responsabilidade; Gentileza - Cortesia, respeito e consideração em todas as interações.
  •   O QUE VOCÊ FARÁ ASSUMINDO O CARGO   Integração e Coleta de Dados: Agregar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados de diversas fontes, como bancos de dados, APIs e arquivos.
  • Ingestão em Tempo Real e Lote: Implementar pipelines eficientes e seguros para ingestão de dados em tempo real (streaming) e em lote (batch).
  • Processamento e Transformação: Construir pipelines para padronização, deduplicação, filtragem e enriquecimento de dados brutos.
  • Orquestração e Automação: Definir e gerenciar a orquestração de pipelines para garantir execuções automáticas conforme cronogramas.
  • Monitoramento e Alertas: Criar e monitorar alertas e logs para continuidade dos processos e resposta rápida a falhas.
  • Otimização de Performance: Ajustar pipelines para reduzir custos e aumentar a eficiência operacional.
  • Documentação: Manter documentação clara e acessível para facilitar entendimento e manutenção contínua das soluções.

Informações Adicionais

  • Quantidade de Vagas 1
  • Jornada Não Informado
 

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