Full Stack Data Engineer

🕒 Setembro 24

🇲🇽 México – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 10%

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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Ford Motor Company

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10.000+ funcionários

Fundada em 1903

📦 Logística

💼 Consultoria

📣 Marketing

💰 Post-IPO Debt em 2023-08

Logistics • Consulting • Marketing

A Ford Motor Company é uma empresa automotiva de renome global sediada nos Estados Unidos, fundada por Henry Ford. A empresa está comprometida em construir um mundo melhor, onde cada indivíduo tenha a liberdade de se mover e seguir seus sonhos. A Ford é dedicada à inovação, com foco em serviços, experiências e software, além de sua tradicional fabricação de veículos. A empresa está ativamente envolvida em iniciativas de sustentabilidade e pretende cumprir metas ambientais ambiciosas. A Ford valoriza o serviço, o impacto na comunidade e se esforça para combinar sucesso nos negócios com responsabilidade social e ambiental. Com uma rica história de mais de 121 anos, a Ford continua a se adaptar e liderar no cenário automotivo em evolução.

Descrição

• Design, develop, and maintain scalable data ingestion and curation pipelines from diverse sources • Standardize, improve the quality of, and optimize data for analytical use • Contribute to seamless end-to-end development and reliable data flow from source to insight • Build and manage GCP data platforms using BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Functions, and related services • Implement and manage data governance policies, access controls, and security best practices • Use Astronomer and Terraform for workflow management and cloud infrastructure provisioning • Monitor and improve pipeline and storage performance, scalability, efficiency, resource utilization, and cost-effectiveness • Collaborate with data architects, application architects, service owners, and cross-functional teams on best practices, design patterns, and frameworks • Automate data platform processes to improve reliability, data quality, and operational efficiency • Communicate technical decisions to technical and non-technical stakeholders • Translate business requirements into data asset designs and efficient code • Document data engineering processes and promote knowledge sharing

🎯 Requisitos

• Bachelor's degree in Computer Science, Information Technology, Information Systems, Data Analytics, Engineering, or a related field, or equivalent practical experience • 5 to 7 years of experience in Data Engineering or Software Engineering • Strong English skills • Minimum 2 years of hands-on experience building and deploying cloud-based data platforms, preferably on Google Cloud Platform (GCP) • Strong proficiency in SQL and Python • Experience with BigQuery, Dataflow, Dataproc, and cloud-based data processing technologies • Experience with Terraform, CI/CD pipelines, and automation frameworks • Knowledge of cloud security, data governance, and data quality best practices • Experience with relational databases such as PostgreSQL and MySQL, as well as NoSQL and columnar databases • Understanding of Service-Oriented Architecture (SOA) and microservices-based solutions • Knowledge of encryption and data masking techniques • Ability to monitor, troubleshoot, and optimize cloud workloads for performance, scalability, and cost efficiency • Preferred: experience with DBT, Dataform, Apache Airflow, Astronomer, microservices, API-based integrations, FinOps, and cloud cost optimization

🏖️ Benefícios

• Equal opportunity employer committed to a diverse and inclusive workplace • Remote work arrangement • Opportunities to collaborate with cross-functional teams • Continuous learning about industry trends and emerging technologies • Knowledge sharing and documentation practices