Resumo Tech Jobs
Vaga Sênior híbrida na CXP Brasil em São Paulo - SP, com foco em Python, Docker e AWS.
O que você vai fazer
- desenvolver, implementar e otimizar processos de extração,transformação e carga de dados de diversas fontes.Arquitetura de Dados: projetar e…
O que pedem
- Linguagens de Programação: domínio de Python (Spark é mandatório), além de SQL avançado (experiência de pelo menos 8 anos)
- Computação em Nuvem: experiência prática de pelo menos 3 anos em plataformas como AWS (ex.: S3,Glue, EMR, Athena, Lambda, SQS, RDS…
- Modelagem de Dados: conhecimento em modelagem relacional, dimensional (Star Schema) e NoSQL
Benefícios
- Pensamento analítico e resolução de problemas complexos
- Boa comunicação para traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas
Sobre a oportunidade
Buscamos um Engenheiro de Dados (Sênior/Especialista) para construir e otimizar pipelines de dados, projetar e manter arquiteturas de dados escaláveis, garantir qualidade e governança (incluindo LGPD), integrar sistemas e monitorar a performance dos fluxos de dados.
Responsabilidades
Construção de Pipelines (ETL / ELT): desenvolver, implementar e otimizar processos de extração,transformação e carga de dados de diversas fontes.Arquitetura de Dados: projetar e manter Data Lakes, Data Warehouses e bancos de dados relacionais ou não-relacionais escaláveis.Qualidade e Governança: garantir a integridade, padronização, segurança e conformidade (como LGPD) dos dados manipulados.Integração de Sistemas: conectar diferentes áreas, APIs e sistemas legados ou em nuvem para centralizar a base de informações.Monitoramento e Performance: acompanhar a performance dos fluxos de dados, solucionando gargalos e falhas de processamento.
Requisitos
Linguagens de Programação: domínio de Python (Spark é mandatório), além de SQL avançado (experiência de pelo menos 8 anos).Computação em Nuvem: experiência prática de pelo menos 3 anos em plataformas como AWS (ex.: S3,Glue, EMR, Athena, Lambda, SQS, RDS Postgres/SQL Server, DynamoDB) e/ou Azure (Functions,DataBricks, Fabric: OneLake, Data Factory, Synapse, Power BI).Modelagem de Dados: conhecimento em modelagem relacional, dimensional (Star Schema) e NoSQL.Ferramentas de Engenharia: familiaridade com orquestradores (Step Functions, Workflows Glue, Data Factory), controle de versão (Git) e contêineres (Docker).Formação: ensino superior completo em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas afins. Especialização em BigData e/ou Engenharia de Dados.
Benefícios
Pensamento analítico e resolução de problemas complexos. Boa comunicação para traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas. Proatividade e capacidade de trabalhar em equipes multidisciplinares e ágeis (Scrum/Kanban).
Informações adicionais
- Pensamento analítico e resolução de problemas complexos.
- Boa comunicação para traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas.
- Proatividade e capacidade de trabalhar em equipes multidisciplinares e ágeis (Scrum/Kanban).
Tecnologias
- Python
- Docker
- AWS
- SQL
- PostgreSQL
- Dados
- Git
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