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Remoto LinkedIn

Engenharia de Dados | Híbrido ou Remoto - 133588

GFT Brasil Brazil 78 candidaturas 2 dias atrás

Salário estimado

R$ 12k - 18k/mês

Sênior CLT
49%

Score de curadoria

Indicador interno 0 a 100: transparência salarial, stack, descrição útil e sinais de qualidade do anúncio. Não é match com o seu CV.

Descrição da vaga

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Job description:

Sobre a vaga

Buscamos profissionais com experiência em Engenharia de Dados para atuar em projetos de alta complexidade, desenvolvendo soluções escaláveis, resilientes e de alta performance voltadas para processamento, integração e disponibilização de dados.

Esta é uma oportunidade com possibilidades de atuação em projetos nacionais e internacionais, em diferentes modelos de trabalho (híbrido ou remoto).

 Responsabilidades
  • Desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis e eficientes;

  •  Atuar na construção e evolução de processos ETL/ELT;

  •  Projetar e otimizar arquiteturas de dados em ambientes cloud;

  •  Garantir qualidade, confiabilidade e governança dos dados;

  •  Trabalhar com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados;

  •  Atuar na resolução de problemas, debugging e otimização de performance;

  • Colaborar com times multidisciplinares, incluindo Analytics, BI, Data Science, DevOps e Engenharia de Software;

  •  Participar da sustentação e monitoramento de plataformas de dados em produção.

Requisitos
  • Experiência com Engenharia de Dados;

  • Conhecimento sólido em SQL e modelagem de dados;

  • Experiência com Python, Scala ou Java;

  • Vivência com ETL/ELT e pipelines de dados;

  • Conhecimento em Cloud (AWS, Azure ou GCP);

  •  Experiência com bancos de dados SQL e NoSQL;

  •  Vivência com ferramentas de orquestração e processamento de dados;

  •  Conhecimento em CI/CD e versionamento de código.

Diferenciais
  • Experiência com Spark, Databricks, Kafka, Airflow ou Snowflake;

  • Vivência com arquiteturas modernas de dados, Data Lake ou Data Warehouse;

  • Experiência com Docker e Kubernetes;

  • Conhecimento em projetos de Analytics, IA ou Machine Learning;

  • Vivência em ambientes de alta escalabilidade;

  • Experiência em ambientes bancários ou financeiros.

 

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