Engenheiro (a) de dados júnior | Vaga Afirmativa para PcD
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Somos mais que uma máquina, somos pessoas que transformam e criam infinitas possibilidades.
Trabalhamos para simplificar e impulsionar negócios para todas as pessoas, oferecendo soluções financeiras inteligentes. Aqui, investimos em tecnologia, promovemos desenvolvimento e fomentamos a inovação para criar novos caminhos possíveis e gerar impacto positivo no mundo.
Na Cielo, a gente trabalha com autonomia para escrever nossa própria jornada, liberdade para ser quem a gente é, e a oportunidade de fazer acontecer. Somos um time que sonha no plural, oferecendo uma experiência completa e focando no bem-estar físico e mental de nossos mais de 7.000 colaboradores e suas famílias.
Acreditamos na inclusão e acolhimento de todas as pessoas, com suas singularidades e diversidade de vivências.
Bora realizar seus sonhos com a gente!
Responsabilidades e atribuições
Tem lugar para você nesse propósito:
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Júnior para integrar nosso time de dados. Essa pessoa será responsável por atuar em fluxos de ETL, garantindo que os dados sejam extraídos, transformados e carregados de forma eficiente e segura.
O profissional trabalhará com Databricks, realizando o processamento e integração dos dados para disponibilizá-los em bancos de dados internos, assegurando que as informações estejam acessíveis para áreas de negócio.
Desenvolver e manter pipelines de ETL para integração de dados.
Extrair dados do Databricks e disponibilizá-los em Salesforce ou bancos de dados.
Garantir qualidade, consistência e segurança dos dados processados.
Colaborar com equipes de negócio para entender necessidades e disponibilizar dados adequados.
Implementar soluções utilizando PySpark e Python para processamento e transformação de dados.
Monitorar e otimizar processos de carga e transformação.
Requisitos e qualificações
O que o #TimeCielo espera de você?
Formação em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
Conhecimento em:
Python para manipulação e transformação de dados.
PySpark para processamento distribuído.
Conceitos de ETL e pipelines de dados.
Familiaridade com bancos de dados relacionais e/ou não relacionais.
Noções de boas práticas em engenharia de dados.
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