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Nível de Experiência

Sênior

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Tempo de Experiência

5+ anos em Dados

5+ anos como Engenheiro de Dados

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GFT

Consultoria em TI

Empresa é referência em tecnologias exponenciais para a transformação digital e projetos ágeis, está comprometida em impulsionar a inovação e a disrupção na indústria de serviços financeiros. A partir do conhecimento do setor, assessora as instituições líderes de mercado e desenvolve soluções de TI personalizadas – de apps bancários e trading systems, a implementação e suporte de plataformas completas até a modernização de sistemas core banking. O time de inovação global desenvolve também novos modelos de negócio, focando em tecnologias exponenciais como Open Bank, Mobile, Big data, API e Integração de Sistemas para canais digitais abrangendo todos os setores. Busca moldar o mercado financeiro do futuro em parceria com os seus clientes. Fundada em 1987, conta com uma equipe global de aproximadamente 7.000 colaboradores na Europa, América do Norte e América do Sul.

Benefícios

Requisitos

Inglês

Essa vaga exige nível mínimo de inglês

Avançado

Tecnologias Necessárias

Conhecimentos obrigatórios

ETL

Azure Data Factory

Tempo de Experiência

Experiência mínima obrigatória

5+ anos em Dados

5+ anos como Engenheiro de Dados

Inglês avançado/fluente (C1/C2).
Bacharelado em Ciência da Computação, Tecnologia da Informação ou áreas afins.
Experiência comprovada com Azure SQL Server e Azure Data Factory.
Proficiência em gerenciamento de banco de dados e processos ETL.
Conhecimentos básicos de Databricks e Python.

Atividades

Projetar, implementar e manter bancos de dados SQL do Azure.
Otimizar o desempenho do banco de dados e solucione problemas.
Garantir a integridade e segurança dos dados.
Desenvolver e gerenciar pipelines ETL usando o Azure Data Factory.
Integrar diversas fontes de dados e transformar os dados para atender aos requisitos de negócios.
Monitorar e manter fluxos de trabalho de dados para eficiência e confiabilidade.
Executar operações de extração, transformação e carregamento de dados (ETL).
Trabalhar com grandes conjuntos de dados para garantir precisão e consistência.
Automatizar e simplificar tarefas de processamento de dados.
Utilizar habilidades básicas de Databricks e Python para dar suporte a tarefas de engenharia de dados.
Desenvolver scripts e notebooks para análise e transformação de dados.
Colaborar com os membros da equipe para aprimorar os recursos de processamento de dados.
Diagnosticar e resolver problemas relacionados a dados com uma forte abordagem analítica.
Conduzir análises de causa raiz e implementar ações corretivas.

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