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Engenheiro de Dados

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Fairy Lake - Estr. Dom Pedro Augusto - Alto da Boa Vista, Rio de Janeiro - RJ, 20531, Brazil
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Resumo da Vaga: Você será responsável por projetar, desenvolver e manter pipelines de dados de alta performance, assegurando qualidade, governança e escalabilidade para análises avançadas e decisões estratégicas. Principais Destaques: 1. Criar e manter pipelines de ingestão, transformação e integração de dados 2. Implementar arquiteturas escaláveis para Data Lakes e Data Warehouses 3. Colaborar com equipes de BI, ciência de dados e engenharia Descrição: Você será responsável por projetar, desenvolver e manter pipelines de dados de alta performance, assegurando qualidade, governança e escalabilidade. Atuará na construção e evolução de arquiteturas modernas, integrando múltiplas fontes de dados e viabilizando análises avançadas, inteligência artificial e tomadas de decisão estratégicas. Responsabilidades e atribuições * Criar e manter pipelines de ingestão, transformação e integração de dados (ETL/ELT). * Implementar arquiteturas escaláveis para Data Lakes, Data Warehouses e sistemas analíticos. * Otimizar consultas, modelos e armazenamento para grandes volumes de dados. * Garantir qualidade, integridade e segurança dos dados, em conformidade com a LGPD. * Automatizar processos de coleta, tratamento e carga de dados. * Monitorar fluxos de dados e corrigir eventuais falhas. * Colaborar com equipes de BI, ciência de dados e engenharia para integração de soluções. Requisitos e qualificações * Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação ou áreas correlatas. * Inglês avançado. * Experiência sólida com Python e SQL. * Conhecimento em bancos relacionais (MySQL, PostgreSQL, SQL Server) e não relacionais (MongoDB, OpenSearch). * Vivência com ETL/ELT (Apache Airflow, dbt, Talend) e arquiteturas de Data Lake / Data Warehouse. * Experiência com ecossistema AWS, incluindo ElastiCache (Redis) e RabbitMQ. * Conhecimento em CI/CD para pipelines de dados. * Vivência com processamento distribuído (Spark, Flink, Kafka). 2512100202181771742

Fonte da Informação:  indeed Ver publicação original
João Silva
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