Empresa: GFT Technologies
O que buscamos Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados para atuar no projeto à Reforma Tributária , integrando o time responsável pela construção, evolução e sustentação de soluções de dados em ambiente Cloud . O profissional será responsável pelo desenvolvimento de pipelines de dados escaláveis , processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados para consumo analítico, trabalhando com Databricks, Azure Data Factory, SQL, Python/PySpark e arquitetura de dados em Cloud . Responsabilidades: • Desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis e eficientes ; • Atuar na ingestão, transformação e disponibilização de dados para consumo analítico; • Trabalhar com arquitetura de dados em ambiente Cloud ; • Desenvolver soluções de engenharia de dados utilizando Databricks ; • Utilizar Azure Data Factory para orquestração de pipelines; • Garantir a qualidade, governança e performance dos dados ; • Desenvolver e manter processos de ETL/ELT ; • Monitorar processos de integração e processamento de dados; • Identificar e implementar melhorias de performance e eficiência; • Colaborar com times de Engenharia, Analytics e Negócio para entendimento de requisitos; • Transformar requisitos de negócio em soluções de dados; • Atuar na construção, evolução e sustentação das soluções de dados do projeto; • Contribuir para a integração e disponibilização de dados para análises e consumo pelas áreas envolvidas. Requisitos Obrigatórios: • Experiência profissional em Engenharia de Dados ; • Conhecimento em Databricks para processamento e engenharia de dados; • Experiência com Azure Data Factory para orquestração de pipelines; • Conhecimento em SQL e modelagem de dados ; • Experiência com Python ou Spark (PySpark) ; • Experiência com ambientes Cloud , preferencialmente Azure ; • Conhecimento em práticas de ETL/ELT ; • Conhecimento em integração de dados ; • Capacidade de desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis; • Conhecimento em práticas de qualidade, governança e performance de dados. Diferenciais: • Experiência com arquitetura moderna de dados, como Data Lake e Lakehouse ; • Conhecimento em governança e qualidade de dados ; • Experiência em ambientes com grande volume de dados ; • Certificações Databricks, como: • Databricks Certified Data Engineer Associate/Professional ; • Databricks Certified Data Analyst Associate ; • Databricks Certified Machine Learning Associate/Professional ; • Experiência em projetos dos segmentos: • Financeiro ; • Bancário ; • Segurador ; • Contábil ; • Conhecimento em Data Management ; • Conhecimento em Data Analysis . • Competências Comportamentais • Perfil analítico e orientado à resolução de problemas; • Proatividade na identificação de melhorias; • Organização e atenção à qualidade dos dados; • Boa comunicação; • Capacidade de trabalhar de forma colaborativa com equipes multidisciplinares; • Capacidade de compreender requisitos técnicos e de negócio; • Comprometimento com qualidade e entrega; • Capacidade de atuar em ambientes de alta complexidade e grande volume de dados.