Engenheiro De Dados

Beesby; Jundiaí; Presencial; BRL 20.000 - 80.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa inovadora de tecnologia de dados está à procura de um profissional para impulsionar seu ecossistema de dados. O papel envolve o desenvolvimento e a operação de pipelines escaláveis utilizando Python, além da modelagem de dados com foco em performance e custo. São requisitos essenciais ter conhecimento avançado em SQL, experiência em Python, Spark e Deltalake, e habilidades em métodos ágeis. Um diferencial é ter conhecimentos em Superset e boa comunicação com diferentes públicos.

Qualificações

• Experiência com SQL avançado e modelagem.
• Experiência em desenvolvimento de pipelines em Python e Airflow.
• Familiaridade com GitHub e CI/CD.
• Bom entendimento de estruturas de dados e otimização de performance.

Responsabilidades

• Desenvolver e operar pipelines escaláveis baseados em Python.
• Modelar dados usando uma arquitetura medalhão.
• Otimizar consultas, partições, índices e storage.
• Monitorar saúde e custos dos pipelines.

Conhecimentos

SQL avançado

Python

Spark

Deltalake

Airflow

Métodos ágeis

Comunicação clara

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