Data Engineer GCP PL/SR

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Keyrus

1001 - 5000 funcionários

Fundada em 1996

🤝 B2B

B2B • Data Analytics • Consulting

Criador de valor na era dos Dados e Digital A Keyrus ajuda empresas a aproveitar o paradigma dos Dados e Digital para aprimorar seu desempenho, auxiliá-las em sua transformação e gerar novos motores para crescimento e competitividade.

Descrição

• Arquiteturas de dados modernas, escaláveis e seguras em Google Cloud Platform. • Pipelines de dados de alta performance para ingestão, transformação e disponibilização de informações. • Soluções analíticas para Data Lake, Data Warehouse e Data Mart. • Modelos de dados robustos e otimizados para consumo analítico e tomada de decisão. • Ambientes com governança, qualidade, segurança e compliance em todo o ciclo de vida dos dados.

🎯 Requisitos

• Domínio de SQL e boas práticas para Data Warehouse e BigQuery. • Conhecimento avançado em modelagem de dados conceitual, lógica e física. • Experiência sólida em Engenharia de Dados e projetos analíticos. • Experiência com Python e Apache Spark para processamento de dados. • Vivência no ecossistema Google Cloud Platform. • Experiência com CI/CD, versionamento de código e automação de pipelines. • Conhecimento em arquiteturas modernas de dados.

🏖️ Benefícios

• Saúde mental • Treinamento contínuo • Horário flexível • Trabalho remoto

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Data Engineer role focused on evolving Corporate Data Platforms using AWS and Databricks technologies. Join Compass UOL in driving the AI revolution.

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1 - 10

💊 Farmacêutico

🤖 Inteligência Artificial

👥 B2C

Engenheiro(a) de Dados desenvolvendo pipelines de dados robustos e soluções analíticas para uma healthtech em Belo Horizonte. Garantindo qualidade dos dados e conformidade com regulamentações de saúde em seus processos.

🇧🇷 Brasil – Remoto

💵 R$0 - R$9.000 / mês

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

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51 - 200

🔒 Cibersegurança

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🗣️🇧🇷🇵🇹 Português obrigatório

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Extractta

201 - 500

Engenheiro de Dados Sênior gerenciando projetos estratégicos de dados para implementar soluções escaláveis. Atua em colaboração com equipes multidisciplinares para traduzir necessidades de negócio em soluções de engenharia de dados.

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