Engenheiro de Dados SR (Vaga temporária)
A Dexian, lançada em 2023, tem presença global e traz consigo quase 30 anos de experiência através de suas companhias legadas, principalmente da combinação da DISYS e Signature Consultants.
Iniciamos no Brasil 2007 como DISYS e, de lá para cá, conquistamos mais de 60 clientes de diferentes setores da economia.
Como Dexian, passamos a ser uma das maiores empresas de soluções de staffing, soluções de TI e complementação de força de trabalho.
Estamos liderando a indústria por meio de entrega de serviços exclusivos que combina escala global, projetos de serviço completo e agilidade tática para modernizar modelos de contratação.
Apoiamos nossos clientes para encontrar a melhor maneira que seu gap de talentos seja endereçado, de maneira a suportar seu porcesso de transformação digital.
Contamos com escritórios estrategicamente localizados em quatro grandes capitais: Curitiba (PR), Porto Alegre (RS), Rio de Janeiro (RJ) e São Paulo (SP).
Assim, conseguimos nos manter próximos dos nossos clientes e consultores.
Também somos uma Minority Owner Company e nos sentimos orgulhosos de termos nascido na diversidade."
Experiência
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Experiência como Engenheiro de Dados com as seguintes tecnologias:
- Microsoft Azure
- Azure Data Factory
- Databricks
- Arquitetura Spark em Databricks;
Desejável
- Azure Devops
- Noções de SAP
- Power BI
- SQL
Atividades que este profissional irá exercer
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Os desafios dessa pessoa serão na frente da área, atuando com:
- ETL
- solução de problemas/correção de pipeline de dados;
- entendimento de requisitos dos clientes internos;
- arquitetura de soluções de dados.
Será responsável pelo desenvolvimento e implementação de pipelines de processamento de dados na Cloud, com ferramentas como Data Factory, Databricks e Storage.
Capaz de projetar e construir soluções escaláveis e eficientes para lidar com grandes volumes de dados.
Além disso, será responsável pelo gerenciamento do fluxo de CI/CD para a implementação dos pipelines desenvolvidos.
É importante que você conheça sobre componentes em nuvem Azure, especialmente Azure DataFactory, Azure Databricks, Azure Storage, Azure SQL Server.
Outras capacidades técnicas de versionamento de código (Azure DevOps / git);
Desenvolvimento em Python;
Azure DevOps (CI/CD);
Arquitetura Spark em Databricks;
Azure Analysis Services e consumo de APIs.
Tecnologias usadas
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Power BI, Apache Spark, Apache Kafka, Databricks, Data Factory, Docker, Azure Devops, SQL, PySpark
Clouds: Azure