Senior Data Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🕒 6 dias atrás

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 11%

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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DISHER

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51 - 200 funcionários

Fundada em 2000

🚘 Automotivo

💼 Consultoria

Automotive • Consulting • Engineering

A DISHER é uma empresa focada em soluções, com mais de 20 anos de experiência em fazer a diferença positiva por meio da engenharia e do desenvolvimento de produtos. Oferece uma gama de serviços que inclui eletrônica, tecnologia de manufatura, consultoria empresarial e soluções de talentos com uma abordagem humana e inovadora. A DISHER se especializa em resolver problemas complexos com trabalho em equipe multifuncional, fornecendo os melhores talentos em engenharia e técnica para avançar em projetos. Atende a vários setores, como o médico, AgTech e IoT, e está comprometida com o investimento na comunidade e na criação de uma cultura de trabalho próspera.

Descrição

• Design, build, test, deploy, and maintain scalable ETL/ELT pipelines using Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, and related services • Architect and manage Azure-based data lake and data warehouse solutions, including ADLS Gen2, Synapse, and Microsoft Fabric • Develop and optimize dimensional, star-schema, normalized, and data-vault models for business intelligence and AI/ML use cases • Partner with AI Engineers to prepare and deliver trusted data for model training, feature stores, retrieval-augmented generation, and inference pipelines • Integrate Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Cognitive Services, embeddings, vector databases, and related AI services into data workflows and applications • Contribute to data architecture for AI-driven applications used by internal and external users • Establish and maintain controls for data quality, governance, lineage, access, security, and compliance • Monitor, troubleshoot, and optimize pipeline reliability, performance, and Azure cost efficiency • Translate business and product requirements into practical technical data solutions with Analytics, Product, Engineering, and other stakeholders • Provide technical guidance and mentorship to junior data engineers through code reviews, design discussions, and knowledge-sharing sessions • Help define and enforce data engineering standards, coding conventions, reusable patterns, and best practices • Assist with scoping and estimating data engineering work for sprint planning and project roadmaps

🎯 Requisitos

• 4-6 years of experience as a Data Engineer or in a comparable data infrastructure role • Strong hands-on experience with Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, and Azure Data Lake Storage Gen2 • Proficiency in SQL and at least one programming language; Python is preferred • Experience building and orchestrating scalable ETL/ELT pipelines • Experience applying data modeling principles, including star schema, normalization, and data vault • Experience supporting model training, feature stores, inference pipelines, or similar AI/ML data workflows • Familiarity with Azure OpenAI Service or comparable LLM integration patterns, including RAG pipelines, embeddings, and vector databases • Experience with Git, CI/CD, testing, and deployment practices • Understanding of data security, compliance, governance, quality, and lineage principles • Experience mentoring engineers, leading small technical initiatives, or serving as a technical point of contact • Formal people-management experience is not required

🏖️ Benefícios

• Supportive, collaborative environment • Work-life balance • Professional development opportunities • Technical and personal advancement opportunities • Distributed workplace / remote work arrangement