
Engenheiro (a) de Dados Pleno
- São Paulo - SP
- Permanente
- Período integral
- Formação superior completa ou em andamento nas áreas de Informática, Matemática, Estatística, Economia, Administração, Engenharias ou áreas correlatas.
- Apache Spark: Capacidade de implementar soluções de processamento de dados em larga escala, compreender a execução de jobs e otimizar o desempenho.
- Conhecimento em SQL para manipulação e consulta de bancos de dados.
- GitHub: Habilidade em usar comandos básicos do Git, gerenciar branches, realizar pull requests e colaborar efetivamente em projetos de equipe.
- Habilidade em usar bibliotecas como PySpark para manipulação de dados.
- Hadoop: Conhecimento sobre como armazenar e processar dados em Hadoop (não é necessário experiência em implementação de soluções complexas).
- Hive: Capacidade de escrever consultas HiveQL e entender como otimizar consultas (não é necessário experiência em administração de clusters Hive).
- PowerBI ou outras ferramentas de Data Visualization.
- Proficiência em linguagens de programação como Python.
- PySpark: Habilidade em trabalhar com DataFrames, RDDs (Resilient Distributed Datasets), realizar operações de transformação e ação, e otimizar jobs de Spark.
- Python: Capacidade de escrever scripts eficientes, realizar manipulação de dados e implementar soluções de ETL (Extração, Transformação e Carga).
- Certificações Cloud Computing.
- Databricks: Certified Data Engineer Associate.
- Databricks; familiaridade com ferramentas DevOps e IA Generativa.
- Domínio do Setor Financeiro.
- ElasticSearch: Implementação de soluções de busca, análise, otimização de índices e consultas, e integração com ferramentas.
- Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate.
- Aprendizado Contínuo: Capacidade de se adaptar a novas tecnologias e tendências, buscando conhecimento e aprimorando continuamente suas habilidades.
- Colaboração e Comunicação: Capacidade de trabalhar em equipe, comunicando de forma eficaz e colaborando para atingir objetivos comuns.
- Pensamento Crítico: Capacidade de analisar dados, identificar padrões e tomar decisões baseadas em evidências.
- Resolução de Problemas: Habilidade para identificar problemas, desenvolver soluções criativas e implementá-las de maneira eficaz.