Vagas

Engenheiro de Dados - Azure

Azure Data Factory

Azure DataBricks

remoto

Nível de Experiência

Sênior

Tempo de Experiência

6+ anos em Dados

4+ anos como Engenheiro de Dados

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NTT DATA

Outsourcing

Somos uma consultoria multinacional que oferece soluções de estratégia e de negócios, desenvolvimento e manutenção de aplicações tecnológicas e serviços de terceirização. Nós existimos para melhorar a vida dos nossos Clientes e só conseguimos fazer isso porque temos pessoas fantásticas aqui dentro.

Projetos desafiadores, que buscam cada vez mais soluções tecnológicas e humanas na experiência e no contato com as pessoas.

Nossa cultura de mente aberta torna o ambiente horizontal para que as decisões sejam tomadas com base em fatos e dados, colocando os interesses dos clientes sempre em primeiro lugar.

Uma empresa de pessoas que trabalham com autonomia e criatividade. Com espírito empreendedor, cada um de nós protagoniza a sua própria história.

Apesar de todos terem autonomia para assumir as rédeas da própria vida, a nossa rotina é intensa por sonharmos grande e amarmos o que fazemos!

Benefícios

Requisitos

Tecnologias Necessárias

Conhecimentos obrigatórios

Azure Data Factory

Azure DataBricks

Tecnologias Desejáveis

Conhecimentos não obrigatórios

Python

Tempo de Experiência

Experiência mínima obrigatória

6+ anos em Dados

4+ anos como Engenheiro de Dados

Inglês: Avançado.
- Experiência em design e implementação de pipelines de dados usando Azure Data Factory, Azure Databricks, e outros serviços relacionados.
- Conhecimento sólido em linguagens de script como Python, Scala ou PowerShell.
- Familiaridade com conceitos de modelagem de dados e otimização de consultas.

Atividades

- Desenvolvimento e implementação de pipelines de dados eficientes e escaláveis utilizando ferramentas como Azure Data Factory, Azure Databricks e outras soluções Azure.
- Desenvolver soluções para a integração de dados de diversas fontes, garantindo qualidade, consistência e confiabilidade.
- Trabalhar em estreita colaboração com equipes multidisciplinares, incluindo cientistas de dados, engenheiros de ML e, analistas de dados para garantir a integração perfeita de soluções de engenharia de dados.