Data Engineer (AWS | Databricks | Python)

Infosys Brasil está em busca de profissionais com o perfil de Data Engineer (AWS | Databricks | Python) para juntar-se ao nosso time.

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Qualificações requeridas:

Qualificações requeridas:Qualificações requeridas:Qualificações requeridas:

• Experiência sólida como Data Engineer.

Experiência sólida como Data Engineer.Experiência sólida como Data Engineer.

• Domínio em Python e Spark SQL, com foco em desenvolvimento no ambiente Databricks.

Domínio em Python e Spark SQL, com foco em desenvolvimento no ambiente Databricks.Domínio em Python e Spark SQL, com foco em desenvolvimento no ambiente Databricks.

• Conhecimento prático em serviços AWS, como: S3, EC2, Lambda, SQS, SNS, DynamoDB e OpenSearch.

Conhecimento prático em serviços AWS, como: S3, EC2, Lambda, SQS, SNS, DynamoDB e OpenSearch.Conhecimento prático em serviços AWS, como: S3, EC2, Lambda, SQS, SNS, DynamoDB e OpenSearch.

• Experiência com bancos de dados relacionais e linguagem SQL para manipulação e análise de dados.

Experiência com bancos de dados relacionais e linguagem SQL para manipulação e análise de dados.Experiência com bancos de dados relacionais e linguagem SQL para manipulação e análise de dados.

• Vivência com controle de versão utilizando GitHub.

Vivência com controle de versão utilizando GitHub.Vivência com controle de versão utilizando GitHub.

• Experiência com automação de pipelines CI/CD, utilizando GitHub Actions ou ferramentas similares.

Experiência com automação de pipelines CI/CD, utilizando GitHub Actions ou ferramentas similares.Experiência com automação de pipelines CI/CD, utilizando GitHub Actions ou ferramentas similares.

• Inglês avançado ou fluente para comunicação em ambiente global.

Inglês avançado ou fluente para comunicação em ambiente global.Inglês avançado ou fluente para comunicação em ambiente global.

Diferenciais (conhecimentos desejáveis):

Diferenciais (conhecimentos desejáveis):Diferenciais (conhecimentos desejáveis):Diferenciais (conhecimentos desejáveis):Experiência em projetos de engenharia de dados em ambientes cloud, especialmente AWS.Familiaridade com arquitetura de dados escalável e boas práticas de engenharia de dados.Conhecimento em processamento de dados em larga escala (big data).Experiência prévia em ambientes ágeis (Scrum/Kanban).Forte capacidade analítica e orientação a dados.Principais atividades e responsabilidades:Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados utilizando Python, Spark e SQL, com foco em ambientes Databricks.Atuar na construção e sustentação de soluções de engenharia de dados em ambiente AWS, garantindo alta disponibilidade e performance.Integrar diferentes fontes de dados, assegurando qualidade, governança e confiabilidade das informações.Automatizar processos de desenvolvimento e deploy por meio de pipelines de CI/CD.Colaborar com equipes multidisciplinares (dados, negócios e tecnologia) para entendimento de requisitos e entrega de soluções eficientes.Realizar code review e contribuir para a melhoria contínua das práticas de desenvolvimento.Monitorar e solucionar incidentes relacionados a dados e pipelines.Informações adicionais:Tipo de trabalho : CLT (Trabalho em Tempo Integral), Horário flexível.Pacote de benefícios : Vale-transporte, vale-refeição, auxílio-creche, seguro de vida, auxílio-funeral, seguro médico e odontológico.Carreira : Trabalho global em clientes e/ou projetos nacionais e internacionais, com possibilidade de transferência internacional de carreira.

• Experiência em projetos de engenharia de dados em ambientes cloud, especialmente AWS.

Experiência em projetos de engenharia de dados em ambientes cloud, especialmente AWS.Experiência em projetos de engenharia de dados em ambientes cloud, especialmente AWS.

• Familiaridade com arquitetura de dados escalável e boas práticas de engenharia de dados.

Familiaridade com arquitetura de dados escalável e boas práticas de engenharia de dados.Familiaridade com arquitetura de dados escalável e boas práticas de engenharia de dados.

• Conhecimento em processamento de dados em larga escala (big data).

Conhecimento em processamento de dados em larga escala (big data).Conhecimento em processamento de dados em larga escala (big data).

• Experiência prévia em ambientes ágeis (Scrum/Kanban).

Experiência prévia em ambientes ágeis (Scrum/Kanban).Experiência prévia em ambientes ágeis (Scrum/Kanban).

• Forte capacidade analítica e orientação a dados.

Forte capacidade analítica e orientação a dados.Forte capacidade analítica e orientação a dados.Principais atividades e responsabilidades:Principais atividades e responsabilidades:Principais atividades e responsabilidades:

• Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados utilizando Python, Spark e SQL, com foco em ambientes Databricks.

Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados utilizando Python, Spark e SQL, com foco em ambientes Databricks.Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados utilizando Python, Spark e SQL, com foco em ambientes Databricks.

• Atuar na construção e sustentação de soluções de engenharia de dados em ambiente AWS, garantindo alta disponibilidade e performance.

Atuar na construção e sustentação de soluções de engenharia de dados em ambiente AWS, garantindo alta disponibilidade e performance.Atuar na construção e sustentação de soluções de engenharia de dados em ambiente AWS, garantindo alta disponibilidade e performance.

• Integrar diferentes fontes de dados, assegurando qualidade, governança e confiabilidade das informações.

Integrar diferentes fontes de dados, assegurando qualidade, governança e confiabilidade das informações.Integrar diferentes fontes de dados, assegurando qualidade, governança e confiabilidade das informações.

• Automatizar processos de desenvolvimento e deploy por meio de pipelines de CI/CD.

Automatizar processos de desenvolvimento e deploy por meio de pipelines de CI/CD.Automatizar processos de desenvolvimento e deploy por meio de pipelines de CI/CD.

• Colaborar com equipes multidisciplinares (dados, negócios e tecnologia) para entendimento de requisitos e entrega de soluções eficientes.

Colaborar com equipes multidisciplinares (dados, negócios e tecnologia) para entendimento de requisitos e entrega de soluções eficientes.Colaborar com equipes multidisciplinares (dados, negócios e tecnologia) para entendimento de requisitos e entrega de soluções eficientes.

• Realizar code review e contribuir para a melhoria contínua das práticas de desenvolvimento.

Realizar code review e contribuir para a melhoria contínua das práticas de desenvolvimento.Realizar code review e contribuir para a melhoria contínua das práticas de desenvolvimento.

• Monitorar e solucionar incidentes relacionados a dados e pipelines.

Monitorar e solucionar incidentes relacionados a dados e pipelines.Monitorar e solucionar incidentes relacionados a dados e pipelines.Informações adicionais:Tipo de trabalho : CLT (Trabalho em Tempo Integral), Horário flexível.Pacote de benefícios : Vale-transporte, vale-refeição, auxílio-creche, seguro de vida, auxílio-funeral, seguro médico e odontológico.Carreira : Trabalho global em clientes e/ou projetos nacionais e internacionais, com possibilidade de transferência internacional de carreira.Informações adicionais:Tipo de trabalho : CLT (Trabalho em Tempo Integral), Horário flexível.Pacote de benefícios : Vale-transporte, vale-refeição, auxílio-creche, seguro de vida, auxílio-funeral, seguro médico e odontológico.Carreira : Trabalho global em clientes e/ou projetos nacionais e internacionais, com possibilidade de transferência internacional de carreira.Informações adicionais:Tipo de trabalhoPacote de benefíciosCarreira

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