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Engenheiro(a) de Dados Pleno | Python & PySpark

Avanade • São Paulo • 56 candidaturas 6 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.

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.

Qualifications

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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