Engenheiro de dados senior hibrido sao paulo sp

Netvagas; São Paulo; Híbrido; BRL 20.000 - 80.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa do setor financeiro está em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para trabalhar em projetos de grande porte. O profissional será responsável por garantir a arquitetura e o processamento eficiente de grandes volumes de dados, colaborando com diferentes equipes para otimizar soluções escaláveis e robustas. Se você possui experiência em ambientes regulados e habilidades em SQL, Python e Databricks, essa é uma oportunidade imperdível para você!

Qualificações

• Sólida experiência em engenharia de dados, preferencialmente no setor financeiro.
• Experiência com Databricks e Data Lake.
• Proficiência em Python e SQL.

Responsabilidades

• Projetar, implementar e manter pipelines de dados escaláveis e eficientes.
• Garantir a qualidade e governança dos dados durante o ciclo de vida da informação.
• Colaborar com equipes para fornecer dados confiáveis e prontos para consumo.

Conhecimentos

Engenharia de Dados

SQL

Python

Databricks

Data Lake

Arquitetura de Dados

Metodologias Ágeis

GIT

Descrição da oferta de emprego

Engenheiro de dados senior hibrido sao paulo sp

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Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para compor times de tecnologia em projetos de grande porte no setor financeiro. O(a) profissional irá trabalhar com arquitetura, processamento e transformação de grandes volumes de dados, contribuindo para soluções escaláveis e robustas em ambientes distribuídos e de alta performance.

Responsabilidades

Projetar, implementar e manter pipelines de dados escaláveis, resilientes e eficientes.

Garantir a ingestão, integração, processamento e armazenamento de grandes volumes de dados, promovendo performance e confiabilidade.

Assegurar a qualidade, integridade e governança dos dados ao longo do ciclo de vida da informação, definindo e aplicando boas práticas de engenharia de dados.

O Que Esperamos De Você

• Sólida experiência em engenharia de dados, preferencialmente no setor financeiro ou em ambientes altamente regulados.
• Experiência com Databricks e Data Lake para processamento e gerenciamento de dados em larga escala.
• Domínio de SQL para manipulação e análise de dados em diferentes bancos relacionais e data lakes.
• Proficiência em Python com foco em data engineering (ETL/ELT pipelines, APIs, automações).
• Conhecimento em arquitetura de dados, modelagem e pipelines otimizados para big data.
• Familiaridade com boas práticas de versionamento de código (GIT) e metodologias ágeis.
  
  

Atividades e desafios

Definir, desenvolver e otimizar pipelines de dados.

Atuar na integração de diferentes fontes de dados, incluindo dados estruturados e não estruturados.

Colaborar com equipes de analytics e desenvolvimento de software para fornecer dados confiáveis e preparados para consumo.

Implementar e monitorar boas práticas de engenharia de dados, garantindo disponibilidade, performance e governança das soluções de dados.

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