Propósito da posição Entrar na Nestlé significa que você está se juntando à maior empresa de alimentos e bebidas do mundo. Em nosso núcleo, temos um ambiente diverso e inclusivo, com pessoas apaixonadas, movidas pelo propósito de melhorar a qualidade de vida e contribuir para um futuro mais saudável. E procuram a cada dia mais crescer juntas, ter espírito de dono e trabalhar com excelência. Estamos buscando uma pessoa para atuar como Engenheiro de Dados, que será responsável pela coleta, processamento e integridade de dados, desenvolvimento e otimização de pipelines, além de colaborar em projetos multidisciplinares, promovendo a eficácia e qualidade das operações de engenharia de dados. O dia a dia Otimizar o desempenho das consultas PySpark e SQL, tendo em conta o volume de dados, a complexidade das consultas e os recursos do sistema. Aplicar conhecimentos sobre conceitos e ferramentas de pipeline de dados para implementar tarefas de transformação, limpeza e agregação de dados. Centralizar e garantir a integridade de diferentes fontes de dados; Seguir as melhores práticas de desenvolvimento de pipelines de dados, incluindo controle de versões, testes e documentação exaustiva. Desenvolver boas práticas de estruturação de bases de dados, assegurando performance e qualidade dos dados. Capacidade de demonstrar e pensar estratégicamente sobre negócios, produtos e contribuir para resolução e desafios técnicos; Aplicar competências de programação em Python, PySpark, Scala e SQL para manipular e transformar dados de forma eficaz. Colaborar nas estratégias de potencialização de cultura Data Driven na Nestlé. Idealizar boas práticas de estruturação de bases de dados, assegurando performance e qualidade nos dados. Contribuir para o desenvolvimento de programas de governança e democratização de dados; O que vai contribuir para o seu sucesso? Experiência de trabalho com tecnologias de big data, banco de dados e armazenamento/processamento de dados em nuvem, análise e modelagem de dados; Habilidades em comunicação verbal são essenciais, bem como a capacidade de trabalhar de forma eficaz compartilhando proativamente e buscando contextos para colaborar em diferentes times; Experiência em tecnologias, serviços de dados e conceitos de Big Data (Spark, Hadoop, Hive, MapReduce) e múltiplas linguagens (Python); Experiência nas ferramentas de engenharia de dados da Azure (Databricks, Azure Data Factory, Storage Account, Analysis Services, etc); Conhecimento sólido em PySpark ou em uma das principais linguagens de programação, e ser apaixonado(a) por escrever código limpo; Habilidades em DevOps e CI /CD (Git); Entendimento do ciclo de vida dos dados e conceitos, como linhagem, governança, privacidade, retenção, anonimização;