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A Keyrus acredita na diversidade e na inclusão. Encorajamos a todos a participarem em nosso processo de contratação, não importando o gênero, idade, raça, religião. Não permitimos nenhum tipo de discriminação. Isto é reforçado no processo de contratação e vivido dessa forma na empresa.

Sabemos que grandes resultados só são alcançados com uma grande equipe, por isso procuramos pessoas talentosas e apaixonadas, com desejo de crescer profissionalmente e criar uma trajetória de carreira conosco. 


Papéis e Responsabilidades:

Desenvolver e implementar pipelines de dados complexos em Azure Data Factory e Databricks, utilizando PySpark.

Garantir a qualidade, eficiência e confiabilidade dos dados.

Realizar análise de dados e solucionar problemas.

Participar ativamente do desenvolvimento de novas funcionalidades e melhorias.


Qualificações Essenciais:

Experiência sólida em desenvolvimento de pipelines de dados com Azure Data Factory.

Domínio de PySpark para processamento de dados em larga escala.

Experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais.

Conhecimento de ferramentas de versionamento de código (Git).


Qualificações Desejáveis:

Experiência com Engenharia Reversa.

Experiência com metodologias ágeis.

Conhecimento de arquitetura de dados e melhores práticas de ETL.

Experiência com ferramentas de monitoramento e logging.

Experiência com demais ferramentas do ecossistema Azure (Azure Storage, Azure SQL, etc.).

Paixão por aprender novas tecnologias e solucionar desafios.


Nossa missão é Auxiliar as empresas a extrair todo o potencial de Dados e Digital objetivando aumentar seu desempenho, ajudando na transformação, gerando novas alavancas de crescimento e competitividade.

Vem fazer parte do Time Keyrus!

Se você quiser saber mais sobre nós, convidamos você a visitar nosso site: http://www.keyrus.com/br/


Desejamos boa sorte! 😊🚀

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* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰

Job stats:  2  0  0
Category: Engineering Jobs

Tags: Azure Databricks ETL Git Pipelines PySpark SQL

Region: South America
Country: Brazil

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