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Vagas Externas — Gupy · remote · CLT · pleno
Descrição

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Responsabilidades e atribuiçõesDescrição da PosiçãoEstamos em busca de um Engenheiro de Dados para atuar na construção e integração de pipelines de dados no ambiente Azure, garantindo a ingestão, processamento e disponibilidade dos dados.O profissional será responsável pela integração de APIs externas e bases de dados existentes, além da implementação de arquiteturas escaláveis para análise e tomada de decisão.O projeto está inserido em um programa de longa duração de modernização e inovação com foco em Dados, IA, Produtividade, Otimização e Automação de Processos em uma grande transportadora no Brasil.

Principais Responsabilidades
Projetar e desenvolver pipelines de ingestão de dados de fontes externas (APIs, bancos relacionais e não relacionais, arquivos, sensores de telemetria, etc.);Integrar e consolidar dados de diferentes fontes no ambiente Azure, garantindo qualidade e consistência;Implementar arquitetura de referência para processamento e armazenamento de dados;Criar e gerenciar data lakes, data warehouses e data marts dentro do ecossistema Azure;Desenvolver e otimizar processos de ETL/ELT utilizando ferramentas da Microsoft como Azure Data Factory, Databricks, Synapse Analytics e Azure Functions;Garantir a governança, segurança e escalabilidade dos pipelines de dados;Monitorar e otimizar a performance das cargas de dados, identificando gargalos e propondo melhorias;Trabalhar em estreita colaboração com cientistas de dados e analistas funcionais para atender às necessidades do negócio.

Requisitos e qualificaçõesPerfil DesejadoExperiência sólida como Engenheiro de Dados, com foco em construção de pipelines escaláveis;Conhecimento avançado em Azure Data Services, incluindo Data Factory, Synapse, Databricks, Azure SQL, Blob Storage e Monitoramento;Experiência em integração de dados via APIs REST/SOAP e consumo de dados em tempo real;Conhecimento em bancos de dados relacionais (SQL Server, PostgreSQL) e não relacionais (CosmosDB, MongoDB);Habilidade com Python, Spark, SQL e PowerShell para manipulação e processamento de dados;Experiência com DataOps, versionamento de código (Git) e CI/CD para pipelines de dados;Conhecimento em modelagem de dados, otimização de consultas e tuning de banco de dados;Noções de segurança e compliance em dados, incluindo LGPD e melhores práticas de armazenamento e compartilhamento;Capacidade de documentação e comunicação clara para interação com equipes técnicas e de negócio.
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