Brésil
Pavago
GFT Technologies SE
Ingénierie des Données | Hybride ou à distance à SP - 133588
Brésil
Barueri, São Paulo, Brazil
PythonJavaSQLAWSGCPDockerKubernetes
Traduction automatique. Consultez l’original.
À PROPOS DU POSTE
Nous recherchons des professionnels expérimentés en Ingénierie des Données pour travailler sur des projets de haute complexité, en développant des solutions évolutives, résilientes et performantes axées sur le traitement, l'intégration et la mise à disposition des données.
C'est une opportunité avec des possibilités de travailler sur des projets nationaux et internationaux, dans différents modèles de travail (hybride ou à distance).
RESPONSABILITÉS
- Développer et maintenir des pipelines de données évolutifs et efficaces ; *
- Participer à la construction et à l'évolution des processus ETL/ELT ; *
- Concevoir et optimiser les architectures de données dans des environnements cloud ; *
- Garantir la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données ; *
- Travailler avec de grands volumes de données structurées et non structurées ; *
- Participer à la résolution de problèmes, au débogage et à l'optimisation des performances ; *
- Collaborer avec des équipes multidisciplinaires, y compris l'analyse, la BI, la science des données, le DevOps et l'ingénierie logicielle ; *
- Participer à la maintenance et à la surveillance des plateformes de données en production.
EXIGENCES
- Expérience en Ingénierie des Données ; *
- Solides connaissances en SQL et en modélisation de données ; *
- Expérience avec Python, Scala ou Java ; *
- Expérience avec ETL/ELT et pipelines de données ; *
- Connaissance du Cloud (AWS, Azure ou GCP) ; *
- Expérience avec les bases de données SQL et NoSQL ; *
- Expérience avec les outils d'orchestration et de traitement de données ; *
- Connaissance de CI/CD et du contrôle de version du code.
ATOUTS
- Expérience avec Spark, Databricks, Kafka, Airflow ou Snowflake ; *
- Expérience avec les architectures de données modernes, Data Lake ou Data Warehouse ; *
- Expérience avec Docker et Kubernetes ; *
- Connaissance des projets d'analyse, d'IA ou de Machine Learning ; *
- Expérience dans des environnements à haute évolutivité ; *
- Expérience dans des environnements bancaires ou financiers.
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