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Engenheiro de dados 1004191

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Jobrapido
Anunciada dia 12 dezembro
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Quem Somos

A Dexian, lançada em 2023, tem presença global e traz consigo quase 30 anos de experiência através de suas companhias legadas, principalmente da combinação da DISYS e Signature Consultants.


Iniciamos no Brasil 2007 como DISYS e, de lá para cá, conquistamos mais de 50 clientes de diferentes setores da economia. Como Dexian, passamos a ser uma das maiores empresas de contratação e solução de TI e estamos liderando a indústria por meio de entrega de serviços exclusivos que combina escala global, recursos de serviço completo e agilidade tática para modernizar modelos de contratação, avançar em soluções de mão-de-obra e transformar a infraestrutura tecnológica. Contamos com escritórios estrategicamente localizados em quatro grandes capitais: Curitiba (PR), Porto Alegre (RS), Rio de Janeiro (RJ) e São Paulo (SP). Assim, conseguimos nos manter próximos dos nossos clientes e consultores. Também somos uma Minority Owner Company e nos sentimos orgulhosos de termos nascido na diversidade.


O que esperar de nós

Pessoas estão no centro de nossa estratégia e compõem o nosso maior capital. Temos compromisso de atrair, reter os maiores e melhores talentos e construir conexões reais para a vida. Por isso, atuamos como ponte entre profissionais altamente qualificados e oportunidades consistentes e prósperas. Acreditamos que, trazer o talento, a tecnologia e as organizações certas juntos, ajuda a desbloquear resultados transformadores e alcançar novos níveis de sucessos para os clientes que atendemos e os consultores que contratamos. E para isso, cinco valores fundamentais nos guiam: Integridade, Transparência, Autenticidade, Engenhosidade e Empatia. Compartilha dos mesmos valores, aqui é seu lugar! Que tal desenvolver sua carreira conosco?


O que você precisa ter?

Precisamos de um(a) Data Engineer para atuar no time de Finance Transformation, apoiando iniciativas de dados relacionadas a processos financeiros, com foco em billing, faturamento, faturas, cobranças, conciliação e indicadores financeiros.

A pessoa deverá atuar na construção e sustentação de pipelines de dados em ambiente Databricks/Lakehouse, garantindo ingestão, transformação, qualidade e disponibilização dos dados para consumo analítico e camada semântica. Também deverá apoiar a preparação de bases e datasets para consumo em Power BI.


Buscamos um perfil técnico, analítico e hands-on, com boa comunicação para interagir com times de negócio e tecnologia. É importante que tenha visão ponta a ponta dos dados, capacidade de entender regras financeiras e transformá-las em pipelines, modelos e indicadores confiáveis.


O que esperar do seu dia a dia de trabalho?

- Desenvolver pipelines de ingestão, tratamento e transformação de dados usando Databricks, Spark/PySpark e SQL.

- Trabalhar com dados de billing, faturas, transações, cobranças, pagamentos, ajustes, estornos e conciliações.

- Garantir consistência dos dados entre camadas de ingestão, preparação, refinamento e consumo.

- Apoiar a criação de datasets, modelos analíticos e indicadores para Power BI.

- Implementar validações de qualidade, reconciliação e rastreabilidade dos dados.

- Documentar fluxos, regras de transformação, dicionário de dados e mapeamentos.

- Interagir com áreas de negócio, tecnologia e finanças.


O que você precisa ter:

- Experiência sólida como Data Engineer.

- Experiência prática com Databricks, Spark/PySpark e SQL.

- Conhecimento em arquitetura Data Lake/Lakehouse.

- Experiência com Power BI, especialmente preparação de datasets/modelos para consumo analítico.

- Conhecimento de processos financeiros: billing, faturamento, cobrança, contas a receber, conciliação ou pagamentos.

- Experiência com cloud, preferencialmente Azure.

- Conhecimento de governança, qualidade, linhagem e documentação de dados.


Diferenciais

- Experiência em bancos, meios de pagamento, adquirência, fintechs ou ambientes regulados.

- Conhecimento em camada semântica, produtos de dados ou governança corporativa.

- Experiência com Jira, Confluence, Azure Data Factory, Purview ou OpenMetadata.


Local de atuação: No conforto da sua casa. Regime 100% Home Office.

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