Engenheiro de dados

Mouts IT; Brasil; Remote; BRL 172,909 - 209,961; Full time

Job summary

Uma empresa de tecnologia procura um Engenheiro de Dados para atuar em projeto desafiador de migração de Data Lake, 100% home office. O candidato ideal deve ter experiência com Azure Data Factory, Databricks, e construção de pipelines robustos. A posição requer conhecimento em Spark, Python/PySpark e práticas de CI/CD. Se você gosta de desafios, essa pode ser a sua oportunidade!

Qualifications

• Experiência com Azure Data Factory e Databricks.
• Conhecimento sólido em soluções de dados na Azure.
• Vivência com Spark, Python/PySpark e SQL.
• Experiência com versionamento e CI/CD.
• Capacidade de construir pipelines robustos.

Responsibilities

• Criar, manter e otimizar pipelines de dados.
• Processar e transformar dados com tecnologias modernas.
• Versionar código e aplicar práticas de CI/CD.
• Colaborar para garantir a qualidade e performance das soluções.
• Apoiar a criação de estruturas eficientes para dados.

Skills

Azure Data Factory

Databricks

Spark

Python/PySpark

SQL

GitHub

CI/CD com Azure DevOps

Tools

Azure DevOps

Datadog

Job description

Vaga: Engenheiro de Dados

Atuação: 100% home office

Projeto: Prazo indeterminado

Buscamos por um Engenheiro de Dados para atuar em um projeto desafiador de migração de Data Lake, utilizando tecnologias modernas e boas práticas de engenharia para garantir performance, governança e escalabilidade.

Responsabilidades:

• Criar, manter e otimizar pipelines de dados com Azure Data Factory

• Processar e transformar dados com Databricks, Spark, Python/PySpark e SQL

• Versionar código utilizando GitHub e aplicar práticas de CI/CD com Azure DevOps

• Colaborar com o time de dados para garantir a qualidade, performance e documentação das soluções

• Apoiar a criação de estruturas eficientes para armazenamento, processamento e consumo de dados

Requisitos obrigatórios:

• Experiência com Azure Data Factory e Databricks

• Conhecimento sólido em soluções de dados na Azure

• Vivência com Spark, Python/PySpark e SQL para transformação de dados

• Experiência com versionamento (GitHub) e CI/CD (Azure DevOps)

• Capacidade de construção de pipelines robustos e reutilizáveis

Diferenciais:

• Experiência com ferramentas de observabilidade e monitoramento de pipelines (ex: Datadog)

• Conhecimento em testes de dados (data quality, validation frameworks)

• Facilidade para documentar e comunicar arquitetura e decisões técnicas

Se você gosta de desafios, essa pode ser a sua oportunidade!

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