Descrição da vaga
Você é movido(a) por tecnologia, dados e inovação? 🚀
Na Triggo.ai, transformamos desafios complexos em soluções inteligentes. Somos uma empresa brasileira focada em Analytics, IA e transformação digital, ajudando organizações a tomar decisões mais estratégicas e gerar impacto real nos negócios.
Trabalhamos com diferentes setores do mercado, sempre combinando tecnologia de ponta, visão de negócio e execução ágil.
Se você quer construir soluções que fazem a diferença e crescer junto com um time de alta performance, seu lugar pode ser aqui.
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Responsabilidades e atribuições
Principais responsabilidades
- Desenvolver, evoluir e sustentar pipelines de dados batch e streaming.
- Projetar e implementar soluções de engenharia de dados utilizando Databricks e serviços AWS.
- Atuar em práticas de DataOps, buscando automação, padronização, qualidade e confiabilidade dos processos de dados.
- Desenvolver e manter processos de CI/CD para pipelines, notebooks, jobs e componentes de dados.
- Implementar mecanismos de monitoramento, observabilidade, logging e alertas.
- Garantir qualidade, integridade, disponibilidade e rastreabilidade dos dados.
- Trabalhar com processamento e transformação de grandes volumes de dados.
- Desenvolver soluções utilizando Apache Spark / PySpark e SQL.
- Atuar na integração de diferentes fontes e sistemas de dados.
- Contribuir para definição e evolução da arquitetura de dados.
- Apoiar iniciativas de otimização de performance e custos de infraestrutura/cloud.
- Identificar e solucionar problemas de performance, falhas de pipelines e inconsistências de dados.
- Trabalhar em parceria com Data Analysts, Data Scientists, Arquitetos, times de Engenharia e áreas de negócio.
- Contribuir para definição de padrões, boas práticas e governança de engenharia de dados.
Requisitos e qualificações
- Experiência sólida em Engenharia de Dados.
- Experiência com desenvolvimento de ETL/ELT e pipelines de dados.
- Conhecimento avançado de SQL.
- Experiência com Python e/ou PySpark.
- Conhecimento de arquitetura e processamento de dados em larga escala.
- Experiência com dados estruturados e semiestruturados.
- Experiência prática com Databricks.
- Conhecimento de Apache Spark / PySpark.
- Experiência com Delta Lake / Delta Tables.
- Conhecimento de Jobs, Workflows e mecanismos de processamento do Databricks.
- Conhecimento de boas práticas de performance e otimização de workloads.
O que valorizamos
- Forte senso de responsabilidade e compromisso com entrega
- Perfil proativo e colaborativo
- Capacidade de assumir desafios e levá-los até o fim
- Boa comunicação e facilidade para trabalhar com times multidisciplinares
- Curiosidade, vontade de aprender e evoluir constantemente
- Mentalidade de construção e melhoria contínua
Localidade: Brasil