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Engenheiro(a) de Dados II
MSX International · São Caetano do Sul
Job description
Sobre a vaga
O(a) Engenheiro(a) de Dados será responsável por projetar, desenvolver e manter plataformas de dados corporativos que possibilitam insights sobre dados de clientes, utilizando SQL e Python para entregar projetos de alta qualidade dentro dos prazos estabelecidos.
Principais responsabilidades
- Projetar, codificar, testar, corrigir e documentar programas e scripts utilizando padrões e ferramentas acordados, garantindo resultados bem estruturados.
- Assegurar a qualidade dos dados e implementar ferramentas e frameworks para automatizar a identificação de problemas de qualidade.
- Realizar perfilhamento de fontes de dados e desenvolver processos ETL, com conhecimento de modelagem de dados, utilizando SQL, Python e ferramentas de suporte a ETL/ELT.
- Auxiliar a gestão na criação de estimativas e propostas para clientes.
- Planejar soluções eficazes para armazenamento, segurança, compartilhamento e publicação de dados dentro da organização.
- Criar e atualizar documentações de fluxos de processos e regras de negócio.
- Manter fluxos existentes atualizados e processar grandes volumes de dados conforme necessário.
Perfil desejado
- Graduação em Ciência da Computação, Estatística, Matemática ou área relacionada.
- De 3 a 5 anos de experiência em Engenharia de Dados e/ou Data Warehousing.
- Experiência em projetar e desenvolver pipelines de dados ETL/ELT.
- Proficiência na escrita de consultas SQL avançadas.
- Proficiência em Python e em diferentes bibliotecas Python.
- Forte capacidade analítica e habilidade para compreender e comunicar o significado dos dados.
- Perfil entusiasta, altamente motivado, com habilidade para aprender rapidamente.
- Experiência na criação de workflows ETL no Databricks e compreensão de Apache Spark.
Competências requeridas
- SQL avançado
- Python e bibliotecas associadas
- Databricks
- Apache Spark
- Ferramentas de ETL/ELT
- Modelagem de dados
- Conhecimento em ambientes de nuvem Azure ou AWS (desejável)
- Data Warehousing
Questions fréquentes
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