Senior Data Engineer

🕒 Julho 15

🇲🇽 México – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 22%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Capgemini

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10.000+ funcionários

Fundada em 1967

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📦 Logística

Consulting • Healthcare • Logistics

A Capgemini é líder global em parceria com empresas para transformar e gerenciar suas operações aproveitando o poder da tecnologia. Com expertise em uma ampla gama de setores, como aeroespacial, automotivo, bancário e saúde, a Capgemini oferece um portfólio de serviços em constante evolução para atender às necessidades, em constante mudança, de seus clientes. Suas ofertas incluem Cloud, cibersegurança, dados e inteligência artificial (IA), e gestão empresarial, entre outras. A Capgemini também enfatiza inovação e sustentabilidade, ajudando as empresas a alcançar a transformação digital enquanto promove a responsabilidade ambiental e social. Além disso, a Capgemini oferece oportunidades de carreira em diversos níveis e profissões, incentivando a inovação e a diversidade em sua força de trabalho.

Descrição

• Diseñar, construir y mantener pipelines de datos y procesos ETL utilizando Databricks y Apache Spark • Optimizar flujos de trabajo de datos para rendimiento, escalabilidad y eficiencia de costos • Implementar arquitectura de Lakehouse de datos y gestionar la ingestión de datos desde múltiples fuentes • Colaborar con científicos de datos y analistas para habilitar análisis avanzados y cargas de trabajo de aprendizaje automático • Asegurar la calidad, gobernanza y seguridad de todos los activos de datos • Monitorizar y solucionar problemas de clústeres, trabajos y flujos de trabajo de Databricks • Integrar Databricks con servicios en la nube (AWS, Azure o GCP) y otros sistemas empresariales • Documentar procesos, estándares y mejores prácticas para la ingeniería de datos

🎯 Requisitos

• Experiencia con Delta Lake y arquitectura Lakehouse • Conocimiento de Azure Data Factory (ADF) para orquestación • Exposición a CI/CD pipelines para ingeniería de datos • Experiencia con SQL y Spark SQL • Certificaciones de Azure relacionadas con la ingeniería de datos

🏖️ Benefícios

• Flexibilidad en cómo, cuándo y dónde se realiza el trabajo • Oportunidades de desarrollo profesional