São Paulo – SP

Data Engineer – São Paulo – São Paulo

A área de Data Engineering é responsável por manter o ambiente de trabalho na nuvem (AWS e Azure), de forma a garantir segurança e eficiência no processamento de dados desde o primeiro contato com o cliente, passando pelo consumo destes dados pelos nossos Data Scientists, até a entrega dos dados finais ao cliente. Também se encarrega da captação, processamento e disponibilização da vasta quantidade de dados estruturados e desestruturados com os quais a empresa trabalha.

  • Domínio de Python e POO;
  • Experiência em SQL, configuração e manutenção de sistemas de bancos de dados para garantia de performance e qualidade;
  • Automatização de tarefas de coleta, transformação e armazenamento dos dados;
  • Familiaridade com serviços cloud, principalmente Amazon Web Services: manutenção e operação da nossa estrutura na AWS (IAM, VPC, EC2, S3, Lambda, RDS, dentre outros);
  • Boas noções em redes de computadores, segurança e sistemas Linux;
  • Conhecimento dos conceitos e ferramentas relevantes da área de engenharia de software (Git, Gitlab, DevOps);

O que esperamos de você como um/uma integrante de nosso time:

  • Capacidade de se planejar com múltiplas prioridades concomitantes em um ambiente de rápido crescimento. Aqui você receberá tarefas de acordo com a sua capacidade e a sua fome;
  • Foco em trabalhar como um time só, convivendo e trocando com todos dentro da Big Data sempre que necessário;
  • Vontade de criar algo fora da curva e realmente mudar a tomada de decisão e visão de negócios dos nossos clientes com o seu trabalho;
  • Estar aberto/a a diversidade de ideias e contribuição de todos;
  • Criar conosco a melhor empresa de IA já conhecida em nosso mercado! <3

Como Data Engineer, esperamos de você:

  • Garantir que os dados sejam recebidos, apurados, transformados, armazenados e que estejam acessíveis para o time de DS;
  • Construir e promover o gerenciamento de pipeline de dados, manutenção de bases de dados, construção de APIs para consumo de dados;
  • Gerenciamento de dados em alta escala;
  • Reunir e preparar dados para serem analisados e trabalhados, corrigindo possíveis falhas de processamento;
  • Modelar novas bases de dados, e construir ETLs para novas solicitações;
  • Agregar valor construindo, estruturando e otimizando dados para serem usados pelos times dos projetos internos.

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