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Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia em São Paulo está buscando um profissional altamente qualificado para desenvolver e manter pipelines de dados, garantindo escalabilidade e eficiência. O candidato ideal possui formação em Engenharia de Computação ou áreas correlatas, experiência com bancos de dados SQL e não relacionais, e conhecimento avançado em ferramentas como Databricks, além de experiência com Cloud. Esta posição oferece oportunidades de trabalhar colaborativamente em um ambiente dinâmico e inovador.

Qualificações

• Formação em Engenharia de Computação, Ciência da Computação ou áreas correlatas.
• Experiência prática com bancos de dados relacionais e não relacionais.
• Conhecimento avançado em Databricks e rotinas de cargas ETL.
• Sólidos conhecimentos em SQL e programação (Python ou Java).
• Vivência com ferramentas de processamento de dados em larga escala.
• Experiência em Cloud (AWS, Azure ou GCP).
• Princípios de arquitetura de dados e governança.

Responsabilidades

• Projetar e manter pipelines de dados garantindo eficiência.
• Integrar dados de múltiplas fontes e estruturar data lakes.
• Implementar práticas de governança e qualidade de dados.
• Apoiar analistas e garantir disponibilidade dos dados.
• Monitorar performance e custo da infraestrutura de dados.
• Automatizar processos de ingestão e transformação de dados.
• Colaborar com times de tecnologia e negócio para demandas.

Conhecimentos

Desenvolvimento em Python

SQL

Processamento de Dados em Larga Escala

DevOps/MLOps

Formação académica

Engenharia de Computação

Ciência da Computação

Sistemas de Informação

Ferramentas

Databricks

SQL Server

AWS

Azure

GCP

Spark

Kafka

Descrição da oferta de emprego

Responsabilidades

• Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados (ETL/ELT), garantindo escalabilidade, segurança e eficiência.
• Integrar dados de múltiplas fontes (internas e externas), estruturadas e não estruturadas.
• Crear e gerenciar data lakes, data warehouses e bases relacionais/não relacionais.
• Implementar práticas de governança, qualidade e confiabilidade de dados.
• Apoiar analistas e cientistas de dados, garantindo que os dados estejam disponíveis e organizados.
• Monitorar performance, custo e disponibilidade da infraestrutura de dados.
• Automatizar processos de ingestão, transformação e armazenamento.
• Trabalhar junto a times de tecnologia e negócio para atender demandas estratégicas.

Requisitos

• Formação em Engenharia de Computação, Ciência da Computação, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
• Experiência prática com bancos de dados relacionais (SQL Server, PostgreSQL, MySQL) e não relacionais (MongoDB, Cassandra, DynamoDB).
• Conhecimento avançado em Databricks, focado mais em desenvolvimento e rotinas de cargas ETL.
• Conhecimentos sólidos em SQL e programação (Python ou Java).
• Vivência com ferramentas de processamento de dados em larga escala (Spark, Hadoop, Databricks, Kafka).
• Experiência em Cloud (AWS, Azure ou GCP) principalmente serviços de dados (BigQuery, Redshift, Snowflake, Data Factory etc.).
• Princípios de arquitetura de dados, modelagem e governança.

Diferenciais

• Experiência em arquiteturas de streaming em tempo real (Kafka, Kinesis, Pub/Sub).
• Conhecimento em DevOps/MLOps (CI/CD, Docker, Kubernetes).
• Experiência com Data Mesh ou DataOps.
• Certificações em cloud (AWS Data Analytics, Google Cloud Data Engineer, Azure Data Engineer).
• Experiência com segurança e compliance de dados (LGPD, GDPR).
• Vivência em ambientes ágeis e colaborativos.