Engenheiro de Dados - Remoto

Saia na frente:

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Vaga ofertada por parceiro do Jobbol:
Engenheiro de Dados SR (Vaga temporária)A Dexian, lançada em 2023, tem presença global e traz consigo quase 30 anos de experiência através de suas companhias legadas, principalmente da combinação da DISYS e Signature Consultants.Iniciamos no Brasil 2007 como DISYS e, de lá para cá, conquistamos mais de 60 clientes de diferentes setores da economia.
Como Dexian, passamos a ser uma das maiores empresas de soluções de staffing, soluções de TI e complementação de força de trabalho.
Estamos liderando a indústria por meio de entrega de serviços exclusivos que combina escala global, projetos de serviço completo e agilidade tática para modernizar modelos de contratação.
Apoiamos nossos clientes para encontrar a melhor maneira que seu gap de talentos seja endereçado, de maneira a suportar seu porcesso de transformação digital.
Contamos com escritórios estrategicamente localizados em quatro grandes capitais: Curitiba (PR), Porto Alegre (RS), Rio de Janeiro (RJ) e São Paulo (SP).
Assim, conseguimos nos manter próximos dos nossos clientes e consultores.
Também somos uma Minority Owner Company e nos sentimos orgulhosos de termos nascido na diversidade.
Experiência:Experiência como Engenheiro de Dados com as seguintes tecnologias:- Microsoft Azure- Azure Data Factory- Databricks- Arquitetura Spark em Databricks;Desejável- Azure Devops- Noções de SAP- Power BI- SQLAtividades que este profissional irá exercer:Os desafios dessa pessoa serão na frente da área, atuando com:- ETL- solução de problemas/correção de pipeline de dados;- entendimento de requisitos dos clientes internos;- arquitetura de soluções de dados.Será responsável pelo desenvolvimento e implementação de pipelines de processamento de dados na Cloud, com ferramentas como Data Factory, Databricks e Storage.Capaz de projetar e construir soluções escaláveis e eficientes para lidar com grandes volumes de dados.Além disso, será responsável pelo gerenciamento do fluxo de CI/CD para a implementação dos pipelines desenvolvidos.É importante que você conheça sobre componentes em nuvem Azure, especialmente Azure DataFactory, Azure Databricks, Azure Storage, Azure SQL Server.Outras capacidades técnicas de versionamento de código (Azure DevOps / git);Desenvolvimento em Python;Azure DevOps (CI/CD);Arquitetura Spark em Databricks;Azure Analysis Services e consumo de APIs.Tecnologias usadas:Power BI, Apache Spark, Apache Kafka, Databricks, Data Factory, Docker, Azure Devops, SQL, PySparkClouds: Azure