Engenheiro De Dados

Beesby; Itatiba; Híbrido; BRL 20.000 - 80.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia em São Paulo está à procura de um profissional para desenvolver e operar pipelines de dados escaláveis. O foco está em tecnologias como Python, Spark e Deltalake, visando melhorar a governança e a performance dos dados. O candidato ideal deve ter experiência em modelagem de dados e conhecimento em ferramentas como Airflow e GitHub. Esta posição oferece autonomia e a chance de impactar diretamente os negócios, sendo desejável inglês técnico e familiaridade com práticas de Data Visualization.

Qualificações

• Experiência avançada em SQL e modelagem de dados.
• Domínio de Python, Spark, Deltalake e Arquitetura Medalhão.
• Experiência no desenvolvimento de pipelines em Python e Airflow.
• Conhecimento em versionamento com GitHub e CI / CD.
• Capacidade de trabalhar com metodologias ágeis.

Responsabilidades

• Desenvolver e operar pipelines escaláveis baseados em Python.
• Modelar dados utilizando arquitetura medalhão.
• Otimizar consultas, partições, índices e storage.
• Monitorar saúde e custos dos pipelines.
• Documentar arquitetura, fluxos e dicionário de dados.

Conhecimentos

SQL avançado

Python

Spark

Comunicação clara

Métodos ágeis

Ferramentas

Airflow

GitHub

Superset

Descrição da oferta de emprego

segue certinha a vaga : Procuramos um profissional para ajudar a evolução do nosso ecossistema de dados baseado DeltaLake / Spark / Superset, governança, qualidade e performance. Papel hands-on, autonomia e impacto direto no negócio.

Responsabilidades

• Desenvolver e operar pipelines escaláveis baseados em Python.
• Modelar dados, usando um arquitetura medalhão, otimizando custo e performance.
• Otimizar consultas, partições, índices e storage (Parquet / Delta).
• Monitorar saúde / custos dos pipelines e documentar arquitetura, fluxos e dicionário de dados.

Requisitos obrigatórios

• SQL avançado e modelagem.
• Python, Spark, Deltalake e Arquitetura Medalhão.
• Desenvolvimento de pipelines em python e Airflow;
• Versionamento com GitHub e CI / CD.
• Métodos ágeis e comunicação clara com públicos técnicos e de negócio.

Diferenciais

• Conhecimentos de Superset (implantação / uso).
• Conhecimento de Lakehouse.
• Boas práticas de Data Viz.
• Inglês técnico.

Importante é menos foco microsoft e mais foco opensource, python, spark, airdlow, etc