Engenheiro de Dados Júnior (Vaga Afirmativa para Mulheres)

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Nosso modo de fazer no time

Acreditamos que um bom time de dados se constrói com aprendizado contínuo, colaboração e empatia. No time de Engenharia de Dados, valorizamos a construção coletiva, o pensamento analítico e a busca constante por eficiência. Aqui, apoiamos o crescimento técnico e pessoal, com um ambiente seguro para aprender e se desenvolver junto com o negócio.

Cardápio diário

  • Manutenção e evolução de pipelines de dados, com foco em qualidade, desempenho e escalabilidade.
  • Suporte a times de dados, BI, negócio e engenharia na identificação e resolução de problemas relacionados a dados.
  • Otimização de tarefas e recursos de infraestrutura, promovendo o uso eficiente e sustentável dos dados.
  • Desenvolvimento e manutenção de processos ETL/ELT, garantindo confiabilidade e governança.
  • Participação em ritos do time, revisões de código e discussões técnicas.
  • Colaboração com engenheiros, analistas e stakeholders para entender necessidades e transformar demandas em soluções simples e funcionais.

Ingredientes que buscamos

  • Conhecimento em Python e PySpark para manipulação de dados e automações simples.
  • Noções de ferramentas de orquestração de workflows (ex: Airflow, NiFi ou similares).
  • Experiência com Git e versionamento de código.
  • Noções de cloud computing (AWS, GCP ou Azure), incluindo serviços de armazenamento e processamento de dados.
  • Curiosidade para aprender temas novos, buscando evolução técnica e entendimento de negócio.

Para realçar o sabor

  • Familiaridade com SQL, com capacidade de escrever e entender consultas intermediárias.
  • Integração com pipelines de CI/CD.
  • Espírito de trabalho em equipe, com disposição para colaborar, compartilhar e receber feedback.
  • Perfil proativo, que busca soluções e propõe melhorias com autonomia responsável.
  • Boa comunicação com stakeholders, traduzindo necessidades de forma clara e objetiva.

 

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Tags: Airflow AWS Azure CI/CD ELT ETL GCP Git NiFi Pipelines PySpark Python SQL

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