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Vaga: 1
Local de trabalho:
SAO PAULO - SP (1 vaga)
Descrição:
O que esperamos de você?
Estamos em busca de um Engenheiro de Dados Pleno altamente qualificado para se juntar à nossa equipe dinâmica. Como parte deste papel desafiador e emocionante, você será fundamental na construção e otimização de pipelines de dados complexos, contribuindo para a integração, limpeza, transformação e análise de grandes volumes de dados. Aqui estão
os requisitos específicos para esta posição:
Conhecimento Profundo em SQL: Você deve ter um domínio sólido da linguagem SQL, capaz de escrever consultas complexas para manipulação eficiente de dados em diferentes sistemas de banco de dados.
Experiência em Python: Habilidade comprovada em Python é essencial, utilizando a linguagem para automatizar processos, criar scripts de extração e transformação de dados, e desenvolver aplicações de análise.
Domínio de Pandas: Experiência prática em Pandas é fundamental para a manipulação eficiente de dados estruturados, permitindo análises detalhadas e insights valiosos a partir de conjuntos de dados complexos.
Familiaridade com Spark: Conhecimento em Apache Spark é altamente desejável, permitindo o processamento escalável de dados em clusters distribuídos, facilitando análises de Big Data em tempo real e batch.
Conhecimento em Metodologia Scrum: Experiência prévia com a metodologia ágil Scrum é uma vantagem, pois você colaborará estreitamente com outros membros da equipe em sprints regulares para atender aos requisitos do projeto de forma iterativa e adaptativa.
Como será o seu dia a dia?
Análise de Requisitos:
Participação em reuniões com as equipes de negócios e de desenvolvimento para entender os requisitos de dados e as necessidades do projeto.
Colaboração na definição de especificações técnicas para pipelines de dados e soluções de armazenamento.
Desenvolvimento de Pipelines de Dados:
Projeto e implementação de pipelines de dados para coleta, processamento, transformação e armazenamento de dados.
Utilização de ferramentas e tecnologias como Python, Spark, Pandas e SQL para desenvolver scripts e workflows eficientes.
Manutenção e Otimização:
Monitoramento e manutenção contínua dos pipelines de dados para garantir sua integridade, desempenho e escalabilidade.
Identificação e resolução de problemas, otimizando o desempenho e a eficiência dos processos de dados.
Colaboração Agile:
Participação em sprints ágeis, trabalhando em estreita colaboração com outros membros da equipe para cumprir os objetivos do projeto.
Revisão e ajuste iterativo dos requisitos e entregas, conforme necessário, durante os ciclos de desenvolvimento ágil.
Testes e Validação:
Realização de testes unitários e integrados nos pipelines de dados para garantir sua precisão e confiabilidade.
Validação dos resultados das análises de dados para garantir sua consistência com as expectativas e requisitos do negócio.
Documentação e Compartilhamento de Conhecimento:
Documentação adequada dos pipelines de dados, incluindo fluxos de trabalho, processos de transformação e regras de negócios.
Compartilhamento de conhecimento e melhores práticas com outros membros da equipe, promovendo uma cultura de aprendizado contínuo e colaboração.
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