Engenheiro(a) de Dados Sênior – null

Líder e Gestão

*NÃO ENVIE CURRÍCULO SEM TER O PERFIL SOLICITADO! SEU CURRÍCULO SERÁ DESCARTADO NESTE CASO.

Título: Engenheiro(a) de Dados Sênior

Cidade/Estado: null / null

Descrição:

Esta é uma vaga de um cliente da GeekHunter, candidate-se para ter acesso as informações completas sobre a empresa.Buscamos engenheiros de dados que se motivam com tecnologia de ponta e um ambiente com com muita autonomia para testar coisas novas. Somos um time que está sempre se reiventando para arquitetar soluções para para processar, armazenar e prover dados cada vez mais relevantes para todos os nossos produtos e também para nossos clientes.
Você participará de um time que estará arquitetando sistemas distribuídos, criando pipelines escaláveis e confiáveis, combinando múltiplas fontes de dados e pensando em arquiteturas de dados escaláveis e otimizando recursos pensando em eficiência da nossa infra.
Nossa tecnologia suporta as maiores marcas e varejos do mercado a tomarem decisões estratégicas sobre suas vendas no canal digital – e-commerce – e ajudam a aproximá-los das dos shoppers em campanhas em redes sociais.
Suas responsabilidades

Conhecer e interagir com as diferentes áreas da Lett com o objetivo de ter um conhecimento amplo do negócio e das bases de dados;
Desenvolver e implantar arquiteturas e processos que suportem as soluções das demais equipes de forma escalável;
Governar, documentar e prover acesso a metadados a todas as equipes;
Modelar Data Lakes e Data Warehouse;
Pesquisar e trazer abordagens e tecnologias modernas para as soluções de Big Data da empresa;
Criar e gerenciar data flows, clusters de processamento e armazenamento de dados em nossa cloud;
Propor melhorias, otimizações de baixo nível e novas arquiteturas para os outros times;
Democratizar o acesso a dados utilizando ferramentas e desenvolvimento de interfaces (como APIs, ETLs, SQL); e trabalhar diretamente com equipes de produto;

Detalhes

40h semanais
Contratação CLT
Salário compatível com o mercado;
Vale refeição / alimentação;
Plano de saúde e odontológico Bradesco;
Horários flexíveis;
Autonomia e liberdade de trabalho;
Muita capacidade de testar e colocar em prática novas ideias;

Requisitos

Python
Docker e docker-compose
Estar muito confortável com ambiente Spark (Pyspark no serviço EMR da AWS ou em Kubernetes)
AWS (Elastic Beanstalk, SQS, RDS, Lambda Functions, EC2, EMR, S3, SNS)
Vasta experiência com Data Lakes em storage de objetos (AWS S3)
Vasta experiência com Google Big Query (modelagem de dados, ELTs, manutenção e governança)
Experiência com o conceito de ELT
Experiência com governança e catalogação de dados
Apache Airflow (Implementação de DAGs e deploys do Airflow em formato de workers distribuídos)
Data warehouses, data lakes, suas interfaces (engines SQL, processos de ETL, acesso direto a objetos) e sua organização ( particionamento, formas de orientar dados, custo e performance);
Estar confortável com SQL, bancos de dados relacionais, bancos orientados a documento e armazenamento de arquivo;
Arquiteturas diversas de processamento (filas, jobs, workers, functions… etc);
Ferramentas de deploy, versionamento de código e infraestrutura na núvem;
Ser capaz de criar fluxos de execução paralela ou concorrente de processamento, assim como execução distribuída quando aplicável;
Saber interagir de forma técnica e não-técnica com outros membros da equipe e com pessoas de outras áreas;

Diferenciais

⭐⭐⭐⭐⭐ Dremio/Athena/AWS Glue Catalog
⭐⭐⭐⭐⭐ Ferramenta DBT (Data Build Tool da Fishtown Analytics)
⭐⭐⭐⭐⭐ Amundsen
⭐⭐⭐⭐⭐ Processos de dados envolvendo CDC (Change Data Capture)
⭐⭐⭐⭐ Terraform
⭐⭐⭐⭐ Prometheus/Grafana
⭐⭐⭐⭐ Kubernetes/AWS ECS/AWS EKS
⭐⭐⭐ PostgreSQL, MongoDB, ElasticSearch, DynamoDB
⭐⭐⭐ Java/Scala
⭐⭐ Jenkins

Outras ferramentas são sempre bem vindas!
Python
Docker e docker-compose
Estar muito confortável com ambiente Spark (Pyspark no serviço EMR da AWS ou em Kubernetes)
AWS (Elastic Beanstalk, SQS, RDS, Lambda Functions, EC2, EMR, S3, SNS)
Vasta experiência com Data Lakes em storage de objetos (AWS S3)
Vasta experiência com Google Big Query (modelagem de dados, ELTs, manutenção e governança)
Experiência com o conceito de ELT
Experiência com governança e catalogação de dados
Apache Airflow (Implementação de DAGs e deploys do Airflow em formato de workers distribuídos)
Data warehouses, data lakes, suas interfaces (engines SQL, processos de ETL, acesso direto a objetos) e sua organização ( particionamento, formas de orientar dados, custo e performance);
Estar confortável com SQL, bancos de dados relacionais, bancos orientados a documento e armazenamento de arquivo;
Arquiteturas diversas de processamento (filas, jobs, workers, functions… etc);
Ferramentas de deploy, versionamento de código e infraestrutura na núvem;
Ser capaz de criar fluxos de execução paralela ou concorrente de processamento, assim como execução distribuída quando aplicável;
Saber interagir de forma técnica e não-técnica com outros membros da equipe e com pessoas de outras áreas.
Habilidades ObrigatóriasDockerPythonHabilidades DesejáveisAWSA vaga aceita trabalho remoto?Sim

 

NÃO ENVIE SEU CURRÍCULO ANTES DE LER AS INFORMAÇÕES ABAIXO

1) Informamos que os conteúdos das vagas são de responsabilidade dos anunciantes, e não temos maiores informações que não estas já informadas.

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2) Somos apenas um canal para veicular o mesmo.

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3) Não fazemos qualquer tipo de cobrança e não aceite qualquer tipo de cobrança das empresas.

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4) NÃO FORNEÇA DADOS SEUS ALÉM DO QUE CONSTA NO CURRICULO, e se houver qualquer suspeita de crime ou engodo por parte do empregador, NÃO COMPAREÇA NA ENTREVISTA E NEM FORNEÇA DADOS SEUS ALÉM DO QUE CONSTA NO CURRICULO até que você tenha informações que deixem você em segurança. Favor nos comunicar para removermos a vaga do portal e podermos tomar todas as medidas

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Para se candidatar a esta vaga visite neuvoo.com.br.

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