Analista de Dados Híbridosp
Gft Brasil · Presencial · Barueri, SP
Recebendo candidaturas · conferida em 03/11
Ficha da vaga
- Modelo
- Presencial
- Onde aceita
- Aceita candidatos do Brasil
- Senioridade
- Senioridade não informada
- Salário
- Salário não divulgado
Fonte: Empregos.com · Ver vaga original →
- analise dados
- python
- sql
- git github
- cloud basico
Organizei a descrição em seções com IA. O texto completo da vaga está logo abaixo.
Sobre a vaga
A GFT Brasil busca um(a) Analista de Dados para atuar no modelo híbrido em São Paulo (Vila Olímpia), focando no desenvolvimento e arquitetura de pipelines de dados robustos, governança e qualidade.
O que você vai fazer
- Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados (batch e streaming) robustos, escaláveis e observáveis.
- Implementar políticas, processos e ferramentas de governança de dados, garantindo definição de padrões, responsabilização e democratização dos dados.
- Atuar na análise e resolução de problemas em pipelines e aplicações de dados (correção de bugs, performance tuning, incidentes).
- Construir e evoluir camadas de dados em arquitetura Lakehouse (bronze, silver, gold), garantindo qualidade, consistência e reutilização.
- Desenvolver processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados utilizando Apache Spark, Python, PySpark e SQL.
O que pedem
- Experiência prévia como Engenheiro(a) de Dados.
- Forte capacidade analítica para investigação, diagnóstico e correção de problemas em pipelines e sistemas de dados.
- Experiência em linguagens de programação e ferramentas relevantes, incluindo Python/PySpark e SQL.
- Conhecimento sólido em Azure Data Factory, Airflow, Databricks e Data Lake.
- Conhecimento sólido em Arquitetura de Dados.
Descrição completa da vaga
O que buscamos: Buscamos um(a) profissional com experiência em engenharia/analise de dados para atuar no desenvolvimento e arquitetura de pipelines de dados robustos e escaláveis. O papel envolve colaboração multidisciplinar, gestão de prioridades e a construção de soluções de dados de ponta a ponta, com foco em governança e qualidade. Atuação Modelo Híbrido-Vila Olímpia/SP Responsabilidades: Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados (batch e streaming) robustos, escaláveis e observáveis. Implementar políticas, processos e ferramentas de governança de dados, garantindo definição de padrões, responsabilização e democratização dos dados. Atuar na análise e resolução de problemas em pipelines e aplicações de dados (correção de bugs, performance tuning, incidentes). Construir e evoluir camadas de dados em arquitetura Lakehouse (bronze, silver, gold), garantindo qualidade, consistência e reutilização. Desenvolver processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados utilizando Apache Spark, Python, PySpark e SQL. Implementar e manter fluxos de ETL/ELT e orquestração de pipelines de dados em plataformas de cloud. Utilizar e evoluir soluções em Azure Data Factory, Airflow, Databricks e Data Lake, garantindo boa integração entre sistemas de origem e camadas analíticas. Aplicar boas práticas de modelagem de dados para Data Lakes e camadas analíticas, suportando casos de uso de BI, analytics e ciência de dados. Colaborar com times multidisciplinares (produto, engenharia, dados, negócio) para entender necessidades e traduzi-las em soluções técnicas. Lidar com múltiplas prioridades concorrentes, assumindo responsabilidades de ponta a ponta e mantendo boa comunicação com stakeholders. Requisitos e Qualificações: Experiência prévia como Engenheiro(a) de Dados. Forte capacidade analítica para investigação, diagnóstico e correção de problemas em pipelines e sistemas de dados. Experiência em linguagens de programação e ferramentas relevantes, incluindo Python/PySpark e SQL. Conhecimento sólido em Azure Data Factory, Airflow, Databricks e Data Lake. Conhecimento sólido em Arquitetura de Dados. Conhecimento sólido em Git Flow. Conhecimento sólido em Testes unitários (Unittest, Pytest, etc. ) e funcionais. Conhecimento sólido em Bancos de dados relacionais (SQL Server, Oracle, etc. ). Conhecimento sólido em ETL/ELT e orquestração de pipelines de dados. Conhecimento sólido em Modelagem de dados para Data Lakes/Lakehouse. Conhecimento sólido em Camadas do Lakehouse (bronze, silver, gold ou equivalente). Conhecimento sólido em Integração e consumo de APIs REST para ingestão e disponibilização de dados. Experiência prática em ambientes de Cloud (Azure). Experiência com fluxos de ingestão de dados em batch e streaming. Experiência com ferramentas de streaming de dados, como Kafka. Habilidade para trabalhar em ambiente dinâmico, com múltiplas demandas simultâneas, assumindo responsabilidades de ponta a ponta. Diferenciais: Certificações Databricks e Azure. Experiência com arquitetura orientada a eventos e padrões de streaming. Vivência com ferramentas de observabilidade de dados (data quality, data lineage, monitoring). Conhecimento de boas práticas de segurança e privacidade de dados. Experiência em ambientes de alta criticidade e grande volume de dados. Vivência em times ágeis (Scrum, Kanban, etc. ). Esteira DevOps CI/CD. Descrição comportamental: Procuramos uma pessoa que: Goste de trabalhar em equipe e seja colaborativa em suas atribuições. Tenha coragem para se desafiar e ir além, abraçando novas oportunidades de crescimento. Transforme ideias em soluções criativas e busque qualidade em toda sua rotina. Tenha habilidades de resolução de problemas. Possua habilidade e se sinta confortável para trabalhar de forma independente e gerenciar o próprio tempo. Tenha interesse em lidar com situações adversas e inovadoras no âmbito tecnológico. Big enough to deliver – small enough to care. #VempraGFT #LetsGoBeyond #ProudToBeGFT.
Perguntas e respostas sobre a vaga
- Aceita candidatos de onde?
- Aceita candidatos do Brasil.
- Qual o regime de contratação?
- A vaga não diz.
- É remota?
- Não, é presencial.
- Informa salário?
- Não, a vaga não divulga.
Nenhuma vaga séria cobra para você se candidatar, e eu nunca peço dado bancário dentro de uma candidatura. O plano pago é cobrado só pelo Asaas, meu parceiro de pagamento.
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