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Data Engineer Pleno

EvcomX • Greater Porto Alegre • 143 candidaturas 17 dias atrás

Salário estimado

R$ 8k - 12k/mês

Pleno CLT

Descrição da vaga

Texto agregado para leitura rápida. Confira sempre a fonte original ao enviar a candidatura.

Descrição

O time de engenharia de dados da EvcomX é responsável por construir e manter toda a infraestrutura que permite aos nossos cientistas de dados e clientes transformarem dados brutos em valor de negócio. Trabalhamos com arquitetura medallion em ambientes Databricks, processando grandes volumes de dados industriais e garantindo que pipelines críticas de produção operem com alta disponibilidade.

Nossos engenheiros de dados atuam próximos aos cientistas de dados, apoiando desde a experimentação até a operacionalização de modelos em produção, incluindo pipelines de inferência em near-real-time que impactam diretamente as operações dos nossos clientes.

Responsabilidades e atribuições

  • Desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis utilizando Spark e Delta Lake,
  • Garantir a qualidade e disponibilidade dos dados para times de ciência de dados e para as aplicações,
  • Construir e operar pipelines de produção para inferência de modelos de ML,
  • Implementar estratégias de data quality e testes em pipelines de dados,
  • Colaborar na evolução da arquitetura de dados seguindo padrões como medalhão,
  • Otimizar performance das pipelines,
  • Arquiteturas de dados em larga escala para indústria,
  • Pipelines de produção para aplicações de machine learning,
  • Boas práticas de data quality e governança de dados,
  • Visão de negócio aplicada a problemas industriais reais.

Requisitos e qualificações

  • Experiência de 2 a 4 anos atuando com engenharia de dados,
  • Experiência sólida com Apache Spark (preferencialmente PySpark),
  • Familiaridade com arquiteturas de Data Lakehouse e formatos colunares (Delta, Parquet),
  • Experiência com controle de versão usando Git e boas práticas de programação e código limpo,
  • Capacidade de comunicar e discutir soluções técnicas com diferentes perfis.

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