Sobre a empresa
Há quase 40 anos, o Grupo Stefanini transforma desafios em oportunidades por meio da tecnologia, da inovação e das pessoas. Somos um ecossistema global de tecnologia, presente em mais de 40 países e formado por mais de 35 mil pessoas, conectadas pelo propósito de cocriar soluções para um futuro melhor.
Nossa cultura é construída todos os dias pelas pessoas que fazem parte dessa história. Valorizamos relações éticas, o protagonismo, o aprendizado contínuo e a capacidade de transformar ideias em resultados. Esse jeito de ser se traduz nas nossas 5 Atitudes Empreendedoras: Comprometimento com o cliente, Liderança pela atitude, Respeito pelas pessoas, Coragem para inovar e Humildade para aprender.
Acreditamos que tecnologia só gera transformação quando existe uma verdadeira parceria entre pessoas, negócios e inovação. Por isso, buscamos fazer a diferença para nossos clientes, nossos talentos e para a sociedade, construindo soluções que gerem valor e contribuam para um futuro melhor.
É assim que seguimos evoluindo: com coragem para inovar, humildade para aprender, respeito para construir juntos e comprometimento para fazer acontecer.
Sobre a vaga
Você vai atuar na construção e evolução de soluções de engenharia de dados, desenvolvendo pipelines escaláveis e confiáveis para apoiar análises, iniciativas de aprendizado de máquina e a disponibilização de informações para diferentes equipes. A posição tem atuação híbrida, com presença duas vezes por semana no Morumbi, em São Paulo.
Responsabilidades
- Projetar, desenvolver e otimizar pipelines de dados ETL/ELT, com foco em escalabilidade e desempenho.
- Modelar e estruturar bancos de dados, Data Warehouses e Data Lakes seguindo boas práticas de arquitetura de dados.
- Integrar e processar grandes volumes de dados em ambientes de Big Data e nuvem.
- Aplicar conceitos matemáticos e estatísticos na preparação de dados para análises avançadas e modelos de aprendizado de máquina.
- Monitorar a qualidade, a governança e o fluxo dos dados com práticas e ferramentas de observabilidade.
- Colaborar com equipes de Analytics, BI e Ciência de Dados para apoiar a arquitetura e a disponibilização das informações.
Requisitos obrigatórios
- Domínio de SQL e Python e conhecimento básico de Java.
- Experiência prática com Apache Spark e Databricks.
- Conhecimento e vivência com Microsoft Azure, incluindo Azure Data Factory, Azure Synapse e ADLS.
- Domínio dos conceitos de Big Data, Data Warehouse, Data Lake e ETL/ELT.
- Conhecimento de modelagem, design de bancos de dados e mineração de dados.
- Compreensão de padrões de arquitetura de dados.
- Conhecimentos básicos de matemática, estatística e algoritmos de aprendizado de máquina.
- Familiaridade com práticas e ferramentas de monitoramento e observabilidade de dados e pipelines.
Diferenciais
- Capacidade de colaborar com equipes multidisciplinares na construção e evolução de soluções de dados.
- Interesse em aprimorar práticas de qualidade, governança e observabilidade de dados.
O que esperamos
Esperamos que você contribua para soluções de dados confiáveis, escaláveis e bem estruturadas, conectando as necessidades de análise e processamento às melhores práticas de engenharia.
Valorizamos uma atuação colaborativa, com atenção à qualidade dos dados e ao desempenho dos pipelines.