A Apllos é uma parceira para a evolução digital da gestão da Cadeia de Valor. Soluciona com qualidade problemas complexos de diversos setores com um time de especialistas de alto nível técnico e experiência, comprometidos em resolver as demandas, por meio de relacionamentos de confiança, diretos e flexíveis, sempre sob o prisma da inovação e da visão de futuro. Desde 2015, a Apllos Solutions contribui para a melhoria da performance das empresas com serviços, produtos e conhecimentos relacionados à inovação da Cadeia de Valor.Somos Great Place to Work! Pela 5a vez conquistamos o selo de Excelente lugar para trabalhar!Vaga: Engenheiro de DadosDescrição da vaga:Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados com sólida experiência em ingestão e transformação de dados para atuar em projetos de alta complexidade e grande volume. O(a) profissional participará do desenho e desenvolvimento de pipelines de dados, garantindo escalabilidade, qualidade e segurança em ambientes modernos de nuvem.Responsabilidades:Projetar e implementar pipelines de ingestão de dados em grande escala.Desenvolver processos de ETL/ELT utilizando diferentes ferramentas (Spark, Athena, SQL, NoSQL).Criar e manter APIs RESTful (ex.: Flask) para disponibilização de dados.Trabalhar em colaboração com equipes de ciência de dados e engenharia de software para integrar soluções de dados.Requisitos:Experiência com Databricks ou Azure Fabric (um dos dois é suficiente, ambos são diferencial).Sólidos conhecimentos em ingestão de dados e arquitetura de dados.Desenvolvimento de ETL/ELT com Spark, Athena, SQL e NoSQL.Experiência em AWS, Azure ou GCPDesenvolvimento em Python (scripts, bibliotecas e boas práticas).Conhecimento em fluxos CI/CD (GitHub Actions, Azure DevOps, GitLab CI ou similares).Desenvolvimento de API RESTful com frameworks como Flask ou FastAPI.Diferenciais:Experiência com ferramentas de orquestração (Airflow, Databricks Workflows, Azure Data Factory).Conhecimento em práticas de DataOps e observabilidade de dados.Experiência com ambientes de Big Data em múltiplas nuvens.