Analytics Engineer Pleno

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Julho 16

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

📊 Engenheiro de Analytics

👻 Score fantasma 26%

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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201 - 500 funcionários

Fundada em 2005

💼 Consultoria

📣 Marketing

☁️ SaaS

Consulting • Marketing • SaaS

QUEM SOMOS Empresa com proficiência em tecnologia da informação e orientada aos princípios: Reinvenção continua para suportar os processos de reinvenção dos nossos clientes. Profunda dedicação ao entendimento das necessidades dos nossos clientes. Orientação contínua dos clientes na utilização dos melhores produtos e soluções.

Descrição

• Atuará com Python e Spark para processamento de dados em larga escala, utilizando Airflow como ferramenta de orquestração. • Será responsável por pipelines de extração e integração em AWS, operando em ambientes distribuídos com Kubernetes e EMR. • No armazenamento e camada analítica, trabalhará com SQL, S3 e Trino, apoiando a modelagem e consulta de dados analíticos. • Também participará da definição e manutenção da infraestrutura de dados utilizando Terraform, apoiado por framework proprietário de Infraestrutura como Código (IaC). • O profissional irá colaborar com times de engenharia, analytics e negócio, atuando no tuning e otimização de jobs Spark, versionamento e padronização de pipelines, além de contribuir com boas práticas de observabilidade, governança e escalabilidade da plataforma.

🎯 Requisitos

• Experiência sólida com desenvolvimento de pipelines de dados (ingestão, transformação e disponibilização). • Conhecimento em **Python** para processamento de dados. • Experiência com **Spark** para processamento em larga escala. • Vivência com **Airflow** para orquestração de workflows. • Experiência com serviços de dados na **AWS**, especialmente com **S3 e EMR** • Experiência com ambientes distribuídos e conteinerização, utilizando **Kubernetes**. • Domínio de **SQL** para modelagem e consulta de dados analíticos. • Experiência com motores de consulta distribuída, como **Trino**. • Conhecimento em Infraestrutura como Código (IaC), utilizando **Terraform**. • Experiência com versionamento de código (Git). • Vivência com otimização e tuning de jobs Spark. • Conhecimento em boas práticas de governança, observabilidade e qualidade de dados.

🏖️ Benefícios

• Remuneração competitiva com base na experiência • Possibilidade de crescimento na empresa e de participação em projetos estratégicos • Ambiente de trabalho dinâmico e desafiador • Oportunidade de trabalhar em uma empresa do mercado em plena expansão.