Engenheiro(a) de Dados | Júnior e Pleno

Jump Label; São Paulo; Híbrido; BRL 120 000 - 180 000; Tempo integral

Resumo da oferta

Jump Label está buscando engenheiro de dados para um projeto estratégico de dados, atuando com Data Marts, pipelines e arquitetura Lakehouse na AWS, com Databricks.

Você trabalhará em uma squad, com o Data Product Owner, entregando dados confiáveis para várias áreas do negócio. O papel envolve PySpark, SQL e governança de dados, além de contribuir com discussões de arquitetura e melhores práticas. O modelo é híbrido em São Paulo e a contratação é via PJ.

Qualificações

• Engenharia de dados com foco em pipelines ETL/ELT e qualidade de dados.
• Experiência sólida com Databricks, PySpark e SQL, nível avançado.
• Conhecimento de modelagem de dados analítica em AWS e Lakehouse/ Data Lake.

Responsabilidades

• Desenvolver e manter pipelines de dados no Databricks.
• Construir Data Marts para diferentes domínios de negócio.
• Criar rotinas de ingestão e transformação com PySpark e SQL.
• Validar, homologar e garantir a qualidade dos dados.
• Participar das discussões de arquitetura e boas práticas.

Conhecimentos

Engenharia de dados

ETL/ELT pipelines

Databricks

PySpark

SQL

Modelagem de dados analítica

Git

Ferramentas

Databricks

AWS

SageMaker

Redshift

Git

Descrição da oferta de emprego

A Jump está com 2 posições abertas para um projeto estratégico de produtos de dados, em que você vai construir e evoluir Data Marts, pipelines e soluções em arquitetura Lakehouse, usando Databricks e AWS.

Você vai trabalhar numa squad, junto com o Data Product Owner, entregando dados confiáveis para várias áreas de negócio.

No dia a dia você vai:

• Desenvolver e manter pipelines de dados no Databricks
• Construir Data Marts para diferentes domínios de negócio
• Criar rotinas de ingestão e transformação com PySpark e SQL
• Validar, homologar e garantir a qualidade dos dados
• Participar das discussões de arquitetura e boas práticas

O que buscamos:

• Experiência com Engenharia de Dados e pipelines ETL/ELT
• Databricks, PySpark e SQL (nível avançado para o pleno)
• Modelagem de dados analítica AWS, Git e conceitos de Lakehouse e Data Lake
• Cuidado com qualidade e validação de dados

Diferenciais:

• SageMaker, Redshift, observabilidade de dados, migração para Databricks e experiência em empresas de grande porte.

Modelo: híbrido em São Paulo Contratação: PJ