ENGENHEIRO DE DADOS PLENO

Biolab & Co; São Paulo; On-site; BRL 133,920 - 200,880; Full time

Job summary

A Biolab & Co, localizada em São Paulo, busca um profissional para desenvolver e otimizar pipelines de dados. O candidato ideal deve ter graduação em áreas correlatas e experiência sólida com Azure Data Lake, Factory e Databricks.

As responsabilidades incluem a criação de soluções técnicas e manutenção de qualidade dos dados. A diversidade e inclusão são valorizadas na empresa, incentivando a candidatura de todos os indivíduos.

Qualifications

• Domínio intermediário em SQL / T-SQL e PL/SQL.
• Experiência sólida com Azure Data Lake, Azure Data Factory e Azure Databricks.
• Desenvolvimento em Python para processos de ETL/ELT.
• Atuação com Spark / PySpark em ambientes distribuídos.
• Conhecimento intermediário em manutenção de pipelines de CI/CD para dados.

Responsibilities

• Desenvolver pipelines e modelos de dados de ponta a ponta.
• Aprimorar pipelines e processos de dados para aumentar eficiência.
• Manter pipelines e modelos de dados para garantir qualidade.
• Propor soluções técnicas para otimizar o ecossistema de dados.
• Promover governança de dados para proteger integridade das informações.

Skills

SQL / T-SQL e PL/SQL

Azure Data Lake

Azure Data Factory

Azure Databricks

Desenvolvimento em Python

Spark / PySpark

Versionamento de código com Git

Análise e visualização de dados com Excel e Power BI

Education

Graduação Completa em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Análise de Sistemas e áreas correlatas

Tools

DBT (Data Build Tool)

SSIS

SSAS

Job description

Somos uma empresa brasileira, com presença internacional, que traz a inovação em seu DNA! Na Biolab, acreditamos que equipes diversas constroem resultados mais sólidos e transformadores. Valorizamos a inclusão e a diversidade em todas as nossas posições. Por isso, incentivamos a candidatura de pessoas com deficiência e de todas as identidades, histórias e origens.

Responsável por identificar, desenvolver e manter soluções de dados que garantam a coleta, armazenamento, processamento, organização e disponibilização eficiente das informações para uso corporativo. Atua na criação e otimização de pipelines, integração entre sistemas, controle de qualidade dos dados e suporte a iniciativas analíticas, assegurando desempenho, segurança e escalabilidade das plataformas de dados.

• Graduação Completa em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Análise de Sistemas e áreas correlatas;
• Domínio intermediário em SQL / T-SQL e PL/SQL;
• Experiência sólida com Azure Data Lake, Azure Data Factory e Azure Databricks;
• Desenvolvimento em Python para processos de ETL/ELT;
• Atuação com Spark / PySpark em ambientes distribuídos;
• Conhecimento intermediário em manutenção de pipelines de CI/CD para dados;
• Versionamento de código com Git, seguindo boas práticas de engenharia;
• Análise e visualização de dados com Excel e Power BI (nível intermediário);
• Diferencial: Uso de DBT (Data Build Tool) para modelagem e transformação de dados e experiência com ferramentas de ETL como SSIS e SSAS.
• Modelo de trabalho: Presencial / Pinheiros, SP

.CONFIRA ABAIXO AS PRINCIPAIS ATIVIDADES DESTA POSIÇÃO:

• Desenvolver pipelines e modelos de dados de ponta a ponta, para estruturar dados visando a otimizar o consumo analítico;
• Aprimorar pipelines e processos de dados, para aumentar eficiência a fim de reduzir custos e tempo de processamento;
• Manter pipelines e modelos de dados, para garantir estabilidade visando a manter disponibilidade e qualidade;
• Propor soluções técnicas aderentes à arquitetura, para implementar melhorias visando a otimizar o ecossistema de dados;
• Participar do desenho de soluções técnicas, para contribuir com decisões visando a estabelecer padrões consistentes;
• Aplicar práticas de versionamento, testes e monitoramento (versioning, testing, monitoring), para manter qualidade a fim de garantir confiabilidade das entregas;
• Promover governança de dados, para estabelecer controle a fim de proteger integridade e segurança das informações;
• Investigar incidentes de dados, para identificar causas visando a reduzir recorrência de falhas;
• Resolver problemas técnicos de forma independente, para manter continuidade dos fluxos visando a minimizar impactos ao negócio.

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