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Candidaturas encerradas

Analytics Engineer Pleno

Descrição da vaga

Buscamos um(a) Analytics Engineer para atuar no desenvolvimento, evolução e sustentação de pipelines analíticos em ambiente de dados em nuvem. O profissional será responsável por construir e manter processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados, garantindo qualidade, performance e confiabilidade das informações consumidas pelas áreas de negócio e times analíticos.

Responsabilidades e atribuições

Atuará com Python e Spark para processamento de dados em larga escala, utilizando Airflow como ferramenta de orquestração. Será responsável por pipelines de extração e integração em AWS, operando em ambientes distribuídos com Kubernetes e EMR.

 

No armazenamento e camada analítica, trabalhará com SQL, S3 e Trino, apoiando a modelagem e consulta de dados analíticos. Também participará da definição e manutenção da infraestrutura de dados utilizando Terraform, apoiado por framework proprietário de Infraestrutura como Código (IaC).

 

O profissional irá colaborar com times de engenharia, analytics e negócio, atuando no tuning e otimização de jobs Spark, versionamento e padronização de pipelines, além de contribuir com boas práticas de observabilidade, governança e escalabilidade da plataforma.

Requisitos e qualificações

  • Experiência sólida com desenvolvimento de pipelines de dados (ingestão, transformação e disponibilização).
  • Conhecimento em Python para processamento de dados.
  • Experiência com Spark para processamento em larga escala.
  • Vivência com Airflow para orquestração de workflows.
  • Experiência com serviços de dados na AWS, especialmente com S3 e EMR
  • Experiência com ambientes distribuídos e conteinerização, utilizando Kubernetes.
  • Domínio de SQL para modelagem e consulta de dados analíticos.
  • Experiência com motores de consulta distribuída, como Trino.
  • Conhecimento em Infraestrutura como Código (IaC), utilizando Terraform.
  • Experiência com versionamento de código (Git).
  • Vivência com otimização e tuning de jobs Spark.
  • Conhecimento em boas práticas de governança, observabilidade e qualidade de dados.

Informações adicionais

  • Remuneração competitiva com base na experiência;
  • Possibilidade de crescimento na empresa e de participação em projetos estratégicos;
  • Ambiente de trabalho dinâmico e desafiador;
  • Oportunidade de trabalhar em uma empresa do mercado em plena expansão.

Etapas do processo

  1. Etapa 1: Cadastro
  2. Etapa 2: Screening
  3. Etapa 3: Entrevista Técnica
  4. Etapa 4: Entrevista com o Cliente
  5. Etapa 5: Contratação

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