Engenheiro(a) de Dados - Sênior

Candidate-se rapidamente pelo email: vaga-386784@vagas.abler.in Nível: Sênior Cursos de: ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS Escolaridade: Graduação - ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS - Completo Jornada de trabalho: 168 horas mensais Disponibilidade para home-office Responsabilidades da posição:

Sobre a Vaga

Buscamos profissional com sólida experiência em Engenharia de Dados para atuar no desenvolvimento, evolução e otimização de soluções e arquiteturas de dados em ambientes de nuvem.

Responsabilidades

Projetar, desenvolver e otimizar pipelines de dados (ETL/ELT) utilizando Azure Data Factory, SSIS e Databricks; Desenvolver e otimizar rotinas de processamento de dados utilizando PySpark, Python e SQL; Atuar na estruturação e evolução de fluxos baseados em Arquitetura Medalhão, considerando as camadas Bronze, Silver e Gold; Projetar, construir e evoluir modelos de Data Warehouse, incluindo modelagem de tabelas Fato e Dimensão; Monitorar e otimizar jobs e fluxos de dados em ambientes de nuvem Azure e/ou GCP, atuando na análise e resolução de falhas; Garantir boas práticas relacionadas à qualidade, integridade, consistência e disponibilidade dos dados; Identificar oportunidades de melhoria de performance, escalabilidade e eficiência dos processos de dados; Traduzir regras de negócio e necessidades funcionais em soluções técnicas eficientes e sustentáveis; Garantir boas práticas de desenvolvimento, documentação e versionamento de código; Contribuir com decisões técnicas, definição de padrões e evolução das soluções de Engenharia de Dados; Apoiar tecnicamente profissionais do time na resolução de problemas e definição de abordagens; Participar ativamente dos ritos e atividades do time dentro de metodologias Ágeis.

Requisitos obrigatórios para a posição: Experiência sólida com Databricks; Apache Spark / PySpark; Python; SQL avançado; Azure Data Factory (ADF); SSIS; Azure e/ou GCP; Desenvolvimento e otimização de processos de ETL/ELT; Arquitetura Medalhão; Data Warehouse; Modelagem dimensional – Fatos e Dimensões; Versionamento e boas práticas de desenvolvimento; Performance e otimização de processamento de dados.

Sobre A Empresa: Profissional com alto nível de autonomia e capacidade analítica, apto a solucionar problemas de maior complexidade, tomar decisões técnicas e contribuir para a evolução das soluções e boas práticas de Engenharia de Dados da equipe.