Engenheiro(a) de Dados Pleno | Python & PySpark
São Paulo, Brazil2w ago
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Key details
- Location
- São Paulo, Brazil
- Work style
- Onsite
- Level
- Mid level
- Job type
- Full-time
- Function
- other
- Focus area
- other
- Posted
- 2w ago
Skills
About the role
Estamos em busca de um(a) Engenheiro de Dados Pleno para atuar no desenvolvimento e evolução de pipelines de dados, contribuindo para a construção de soluções robustas, escaláveis e de alta performance. Nesta função, você terá papel fundamental na transformação de dados em ativos estratégicos, apoiando iniciativas de inovação e acelerando a jornada de transformação digital de nossos clientes.
Faça parte de uma equipe que ajuda organizações a potencializar o valor dos dados por meio de soluções modernas e inovadoras, trabalhando com tecnologias de ponta em um ambiente colaborativo e de aprendizado contínuo. Together we do what matters.
Benefícios
- Vale refeição ou alimentação
- Cartão Multibenefícios (até Consultor(a) Sênior)
- Convênio médico e odontológico
- Certificações e treinamentos
- Seguro de vida
- Previdência privada
- Avababy: acompanhamento da gestação e kit para novos pais e mães
- Participação nos resultados da empresa
- Wellhub
- Auxílio creche
- Mentoria de carreira
- Política de Birthday Off (um dia de folga no mês do seu aniversário)
- Sessões de bem-estar
- Para cargos gerenciais: veículo corporativo, estacionamento e auxílio combustível
Responsabilidades
- Desenvolver e manter processos de ETL/ELT.
- Construir, evoluir e otimizar pipelines de dados utilizando Azure Databricks.
- Desenvolver transformações e integrações de dados.
- Trabalhar com processamento distribuído utilizando Apache Spark.
- Garantir a qualidade, performance e confiabilidade dos dados.
- Colaborar com equipes multidisciplinares para entregar soluções de dados escaláveis e eficientes.
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Habilidades e Experiências
Conhecimentos obrigatórios
- Experiência em Engenharia de Dados com foco em ETL.
- Pyspark
- Azure Databricks.
- SQL.
- Python.
- Apache Spark.
Diferenciais
- Experiência com processamento de dados em tempo real utilizando Spark Structured Streaming.
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