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Engenheiro de Dados Azure

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Scala

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Localização

São Paulo, SP

híbrido

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Nível de Experiência

Sênior

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Tempo de Experiência

4+ anos em Dados

4+ anos como Engenheiro de Dados

Curtiu a vaga? Demonstre interesse e seja encontrado pela empresa

NTT DATA

São Paulo - SP

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

Scala

Tecnologias Desejáveis

Conhecimentos não obrigatórios

Azure DataBricks

Tempo de Experiência

Experiência mínima obrigatória

4+ anos em Dados

4+ anos como Engenheiro de Dados

•Conhecimento avançado em Spark e ferramentas Azure (como Azure Data Factory, Azure Databricks, ADLS, Eventhub, etc)


•Habilidades de programação em Python e Scala

•Experiência comprovada em projetos de engenharia de dados

•Proficiência em bancos de dados relacionais e não relacionais

•Conhecimento de técnicas de otimização e tunning


•Capacidade seguir padrões de trabalho (DevOps) -

Atividades

 •Coletar e transformar dados brutos em formatos utilizáveis para análise

•Desenvolver e manter pipelines de dados eficientes e escaláveis

•Configurar e gerenciar bancos de dados relacionais (SQL), não relacionais (NoSQL) e data warehouses

•Colaborar com cientistas de dados e outros profissionais para fornecer insights acionáveis

•Monitorar e otimizar o desempenho dos sistemas de dados

•Acompanhar e aplicar as boas práticas e padronizações

•Atuação para identificar e mitigar riscos e problemas dos sistemas de dados 

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