Data Engineer – Lead

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Agosto 26

🇲🇽 México – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 33%

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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VALCE Talent Solutions

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11 - 50 funcionários

Fundada em 2016

🤝 B2B

🎯 Recrutamento

💼 Consultoria

B2B • Recruitment • Consulting

VALCE Talent Solutions é uma empresa especializada em nearshoring, aquisição de talentos de TI e consultoria voltada para ajudar empresas a expandirem globalmente, particularmente no México, LATAM e Estados Unidos. Eles oferecem soluções personalizadas que incluem recrutamento de talentos, gestão de força de trabalho e integração de tecnologia e inteligência artificial para aprimorar processos de negócios. Com um forte foco em consultoria estratégica, a VALCE visa conectar tecnologia, talento e resultados tangíveis, com uma robusta rede de profissionais de TI e um histórico comprovado de colocações bem-sucedidas e escalonamento de projetos.

Descrição

• Design and build scalable, cloud-native data platforms for modern data engineering practices • Mentor and guide other engineers, sharing knowledge, reviewing code, and fostering continuous improvement • Create robust, maintainable ETL/ELT pipelines integrating diverse systems for business-critical use cases • Write high-quality, testable code and participate in architecture and design discussions • Decompose complex problems into modular, efficient, and scalable components aligned with platform and product goals • Support data governance and quality efforts, including data lineage, cataloging, and access management • Participate in architectural discussions, iteration planning, and feature sizing meetings

🎯 Requisitos

• Strong hands-on experience in data engineering building production-grade pipelines on big data platforms (Hadoop ecosystem and cloud data platforms - Databricks) • High proficiency in Python, Spark, Hadoop platforms and tools (Hive, Impala, Airflow, NiFi), and SQL • Hands-on experience with cloud data platforms such as Databricks and Snowflake (Databricks preferred) • Experience with orchestration/integration tools such as Apache Airflow, Apache NiFi, or Talend • Working knowledge of DevOps/CI-CD practices: version control (Git), automated testing, release pipelines, and observability • Strong problem-solving skills and ability to debug complex data issues and communicate clearly with technical and non-technical stakeholders • Experience developing Java-based applications is an added advantage