Banco de talentos - Data Engineer III
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Santander
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Temos uma vaga para você se tornar Data Engineer III
Aqui seu papel será:
Coletar, limpar e transformar dados brutos em formatos utilizáveis para análise;
Desenvolver e manter pipelines de dados eficientes e escaláveis;
Configurar e gerenciar bancos de dados relacionais (SQL), não relacionais (NoSQL) e data warehouses;
Colaborar com cientistas de dados e outros profissionais de análise para fornecer insights acionáveis;
Monitorar e otimizar o desempenho dos sistemas de dados;
Acompanhar e aplicar as boas práticas e padronizações e garantir que os membros da equipe também os utilizem;
Além de participar de reuniões de definição e planejamento;
Atuação ativa para identificar e mitigar riscos e problemas dos sistemas de dados;
Membro responsável pela liderança técnica em projetos de grande porte;
Definição da visão tecnológica e arquitetura de software;
Mentoria e desenvolvimento de outros desenvolvedores;
Gestão de equipes e projetos; Impulsionar a inovação e excelência técnica.
Requisitos Imprescindíveis:
Conhecimento avançado em Spark e ferramentas Azure (como Azure Data Factory, Azure Databricks, ADLS, Eventhub, etc);
Habilidades de programação em Python e Scala;
Experiência comprovada em projetos de engenharia de dados;
Proficiência em bancos de dados relacionais e não relacionais;
Conhecimento de técnicas de otimização e tunning;
Capacidade seguir padrões de trabalho (DevOps);
Inglês avançado;
Requisitos Desejáveis:
Certificações Azure (por exemplo, Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate);
Certificação Databricks de nível médio ou avançado (Data Engineer Associate ou Professional);
Bom conhecimento das ferramentas de computação Spark;
Bom conhecimento com bancos de dados NoSQL, como Cassandra, Cosmos, etc;
Proficiência em plataformas de streaming de eventos, como Eventhubs, Kafka ou MSK;
Histórico de liderança técnica em projetos;
Espanhol;
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* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰
Tags: Azure Cassandra Databricks DevOps Kafka NoSQL Pipelines Python Scala Spark SQL Streaming
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