- Location
- Sao Paulo, Torre Paineira, Brazil
- Workplace
- Hybrid
- Type
- Full-time
- Source
- Workday
Description
Mergulhe no fascinante mundo da Engenharia de Dados, construindo pipelines escaláveis, integrando diferentes fontes de dados e transformando informações em insights que impulsionam a inovação e os negócios!
Esta é uma oportunidade para integrar nosso Banco de Talentos, que será utilizado para futuras posições em Engenharia de Dados, de acordo com as demandas do negócio.
Como parte da equipe, você atuará no desenvolvimento, implementação e otimização de soluções de dados, utilizando requisitos de negócio para projetar arquiteturas robustas e escaláveis. Você será responsável por construir, testar e manter pipelines de dados, processos de ingestão, transformação e armazenamento, garantindo qualidade, segurança e disponibilidade das informações.
Trabalhará em colaboração com engenheiros, arquitetos, cientistas de dados e stakeholders para desenvolver soluções que suportem análises avançadas e tomada de decisão baseada em dados. Também participará de revisões técnicas, práticas de governança e iniciativas de melhoria contínua, sempre em um ambiente colaborativo, dinâmico e orientado à inovação.
Together we do what matters.
Saiba mais sobre alguns dos nossos enefícios:
- Vale refeição ou alimentação
- Cartão Multibenefícios (até Consultor(a) Sênior)
- Convênio médico e odontológico
- Certificações e treinamentos
- Seguro de vida
- Previdência privada
- Avababy: acompanhamento da gestação e kit para novos pais e mães
- Participação nos resultados da empresa
- Wellhub
- Auxílio creche
- Mentoria de carreira
- Política de Birthday Off (um dia de folga no mês do seu aniversário)
- Sessões de bem-estar
- Para cargos gerenciais: veículo corporativo, estacionamento e auxílio combustível
Responsabilidades
- Desenvolver e manter processos de ETL/ELT.
- Construir, evoluir e otimizar pipelines de dados utilizando Azure Databricks.
- Desenvolver transformações e integrações de dados.
- Trabalhar com processamento distribuído utilizando Apache Spark.
- Garantir a qualidade, performance e confiabilidade dos dados.
- Colaborar com equipes multidisciplinares para entregar soluções de dados escaláveis e eficientes.
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Habilidades e Experiências
Conhecimentos obrigatórios
- Experiência em Engenharia de Dados com foco em ETL.
- Azure Databricks.
- SQL.
- Python.
- Apache Spark.
Diferenciais
- Experiência com processamento de dados em tempo real utilizando Spark Structured Streaming.
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