PAGINA DE TRABAJO | ENGENHEIRO DE DADOS AZURE PLENO

Descripción del puesto vacante A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes.
Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível.
as pessoas!   Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia.
ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade.
Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.
Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você! >> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time.
Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro.
Cadastre-se agora mesmo em nossas vagas! Responsabilidades y asignaciones • Coletar, limpar e transformar dados brutos em formatos utilizáveis para análise.
• Desenvolver e manter pipelines de dados eficientes e escaláveis.
• Configurar e gerenciar bancos de dados relacionais (SQL), não relacionais (NoSQL) e data warehouses.
• Colaborar com cientistas de dados e outros profissionais de análise para fornecer insights acionáveis.
• Monitorar e otimizar o desempenho dos sistemas de dados • Acompanhar e aplicar as boas práticas e padronizações e garantir que os membros da equipe também os utilizem.
Além de participar de reuniões de definição e planejamento.
• Atuação ativa para identificar e mitigar riscos e problemas dos sistemas de dados.
Requisitos y calificaciones • Conhecimento avançado em Spark e ferramentas Azure (como Azure Data Factory, Azure Databricks, ADLS, Eventhub, etc).
• Habilidades de programação em Python e Scala.
• Experiência comprovada em projetos de engenharia de dados.
• Proficiência em bancos de dados relacionais e não relacionais.
• Conhecimento de técnicas de otimização e tunning.
• Capacidade seguir padrões de trabalho (DevOps) Información adicional Diferenciais.
• Certificações Azure (por exemplo, Microsoft Certified.
Azure Data Engineer Associate).
• Certificação Databricks de nível médio ou avançado (Data Engineer Associate ou Professional) • Bom conhecimento das ferramentas de computação Spark.
• Bom conhecimento com bancos de dados NoSQL, como Cassandra, Cosmos, etc.
• Proficiência em plataformas de streaming de eventos, como Eventhubs, Kafka ou MSK.
• Histórico de liderança técnica em projetos Habilidades.
• Capacidade de trabalhar em equipe e comunicar-se efetivamente.
• Capacidade de liderança, orientação de equipe e delegação de tarefas com assertividade.
• Capacidade de identificar problemas e promover sua resolução.
• Mentoria e desenvolvimento de novos talentos.
Modelo de atuação.
Híbrido 3x por semana em Santo Amaro - SP.
Etapas del proceso Paso 1.
Registro 1 Registro Paso 2.
Triagem 2 Triagem Paso 3.
Avaliação de Perfil 3 Avaliação de Perfil Paso 4.
Entrevista Gestor 4 Entrevista Gestor Paso 5.
Entrevista Cliente 5 Entrevista Cliente Paso 6.
Contratación 6 Contratación Vem trabalhar com a gente! A LEEGA é referência em consultoria e outsourcing para soluções de Data Analytics.
Temos 14 ANOS de mercado e mais de 20 ANOS de experiência em soluções de Business Intelligence, Data Integration e Analytics, atendendo grandes empresas dos mais diversos segmentos do mercado e contamos com mais de 400 colaboradores.
Conquistamos capacidade técnica e reunimos as melhores pessoas para proporcionar aos nossos clientes a melhor experiência.
Brasileiros, com escritório de projetos, fábrica de software e centro de treinamento em São Paulo (capital), atuação internacional com escritório também em Portugal, somos conhecidos por viver e respirar Analytics e Big Data, inovando nossa tecnologia, compartilhando conhecimento, evoluindo talentos e entregando VALOR.
Em nosso porftólio de serviços ofertamos consultoria especializada, alocação de profissionais, treinamento e desenvolvimento de soluções customizadas para Cloud Computing, Business Intelligence, Big Data, Data Analytics, Machine Learning, Inteligência Artificial, Data Quality, MDM, Governança de Dados e demais soluções de dados