Build and maintain data pipelines and analytics that turn complex financial information into reliable insights, supporting APIs, dashboards, reporting, and data architecture across financial and decentralized assets.
Engenheiro de Dados JR (Vaga exclusivo para PCD)
📜 Description
- Develop and maintain data ingestion, transformation, and availability pipelines.
- Create and evolve notebooks using Python and SQL in Databricks.
- Support the construction of Lakehouse architecture solutions (Bronze, Silver, Gold).
- Monitor and correct failures in data loading processes.
- Ensure quality, reliability, and traceability of information.
🛠️ Requirements
- Completed or ongoing degree in Computer Science, Information Systems, Software Engineering, Production Engineering, Data Science, Statistics, Mathematics, or related fields.
- Intermediate SQL skills.
- Knowledge of Python.
- Basic data modeling concepts.
- Familiarity with relational databases.
- Experience or academic knowledge of Databricks.
- Basic cloud computing knowledge (Azure, AWS, or GCP).
Full job description
Já pensou em trabalhar na Ipiranga?
Na Ipiranga acreditamos que pessoas com brilho nos olhos, autênticas e engajadas são nosso diferencial competitivo! Atuamos com paixão e propósito, colocando o cliente no centro das nossas decisões. Valorizamos a autonomia, a abertura e a transparência, pois temos certo de que a verdade e o respeito fortalecem relações e geram confiança. Proporcionamos para nosso time um ambiente flexível, de colaboração e bem-estar para plena realização pessoal e profissional. Nosso propósito é “Abastecer a vida em movimento”.
Conheça mais sobre a gente: https://portal.ipiranga/wps/portal/ipiranga/a-ipiranga/institucional/carreiras/
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O que a gente espera de você?
· Temos foco no cliente e integridade é nossa vantagem competitiva #OClienteéaRazão
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· Somos seguros, plurais, colaborativos e leves #SomosIpiranga
Responsibilities
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Júnior para integrar nosso time de Dados & Analytics. Essa pessoa atuará no desenvolvimento e sustentação de pipelines de dados, contribuindo para a construção de uma plataforma moderna de dados baseada em Databricks e arquitetura Lakehouse.
Se você gosta de tecnologia, dados, inovação e deseja acelerar sua carreira trabalhando com soluções analíticas, governança de dados e plataformas cloud, essa oportunidade é para você.
Principais responsabilidades
- Desenvolver e manter pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados.
- Criar e evoluir notebooks utilizando Python e SQL no Databricks.
- Apoiar a construção de soluções em arquitetura Lakehouse (Bronze, Silver e Gold).
- Monitorar e corrigir falhas em processos de carga de dados.
- Garantir qualidade, confiabilidade e rastreabilidade das informações.
- Apoiar iniciativas de governança de dados e catalogação utilizando Unity Catalog.
- Participar da documentação técnica de processos, tabelas e pipelines.
- Trabalhar em conjunto com Arquitetos de Dados, Engenheiros de Dados, Cientistas de Dados e áreas de negócio.
- Contribuir para otimização de performance e custos da plataforma de dados. Baseado em referências internas sobre atuação de Engenharia de Dados, Databricks, pipelines e governança.
Requirements
Requisitos
- Graduação concluída ou em andamento em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia da Computação, Engenharia de Software, Engenharia de Produção, Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Áreas correlatas de Tecnologia e Analytics.
Conhecimentos técnicos
- SQL intermediário.
- Conhecimentos em Python.
- Conceitos de ETL/ELT.
- Modelagem de dados básica.
- Bancos de dados relacionais.
- Conhecimentos ou experiência acadêmica/profissional com Databricks.
- Noções de computação em nuvem (Azure, AWS ou GCP).
Diferenciais
- Conhecimento em Apache Spark.
- Conhecimento em Delta Lake.
- Experiência com Azure Data Factory.
- Conhecimento em Unity Catalog.
- Azure DevOps e conceitos de CI/CD.
- Power BI ou ferramentas de visualização de dados.
- Certificações Databricks ou Microsoft Azure.
- Participação em projetos acadêmicos, iniciação científica ou estágios na área de dados
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