Descrição
Sobre a vagas
levva: o poder do simples. 💛🖤
Acreditamos que para todo problema existe uma solução simples. Somos uma empresa de transformação digital de Campinas que tem como foco ser agente de transformação de vidas, negócios e pessoas.
Responsabilidade e atribuições
Desenvolver, manter e evoluir pipelines de dados para ingestão, transformação e disponibilização de informações;
Integrar dados de diferentes fontes, estruturadas e não estruturadas, garantindo confiabilidade e rastreabilidade;
Atuar no processamento de grandes volumes de dados utilizando tecnologias como Databricks, Spark e SQL;
Modelar e estruturar dados para consumo analítico, apoiando iniciativas de BI, Analytics e produtos de dados;
Monitorar e otimizar desempenho, escalabilidade e custo das rotinas e ambientes de dados;
Garantir boas práticas de versionamento, padronização, documentação e manutenção de código;
Apoiar a definição e evolução da arquitetura de dados, considerando segurança, governança e qualidade;
Trabalhar em conjunto com times técnicos e áreas de negócio para entender necessidades e traduzir demandas em soluções de dados;
Identificar falhas, propor melhorias e atuar na sustentação dos processos de engenharia de dados;
Contribuir para a evolução contínua da plataforma de dados e das práticas do time.
Requisitos e qualificações
Experiência com programação em Python para desenvolvimento de rotinas, transformação de dados e automações;
Experiência com SQL para consulta, transformação e manipulação de dados;
Conhecimento prático em Databricks para desenvolvimento de pipelines, notebooks e processamento distribuído;
Conhecimento em ambientes de dados em nuvem, especialmente AWS e/ou Azure;
Experiência com processos de ETL/ELT, ingestão, transformação e disponibilização de dados;
Conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais;
Conhecimento em modelagem de dados relacional e dimensional;
Conhecimento em arquitetura de dados, incluindo data lakes, data warehouses e camadas analíticas;
Conhecimento em versionamento de código com Git;
Conhecimento em boas práticas de segurança, governança e qualidade de dados;
Capacidade analítica e habilidade para investigação e resolução de problemas;
Boa comunicação para interação com times técnicos e áreas de negócio.
Experiência com pySpark;
Experiência com paralelismo;
Conhecimento em DataOps e boas práticas de observabilidade de pipelines;