Engenheiro de dados

A Apllos é uma parceira para a evolução digital da gestão da Cadeia de Valor. Soluciona com qualidade problemas complexos de diversos setores com um time de especialistas de alto nível técnico e experiência, comprometidos em resolver as demandas, por meio de relacionamentos de confiança, diretos e flexíveis, sempre sob o prisma da inovação e da visão de futuro. Desde 2015, a Apllos Solutions contribui para a melhoria da performance das empresas com serviços, produtos e conhecimentos relacionados à inovação da Cadeia de Valor.

Somos Great Place to Work! Pela 5a vez conquistamos o selo de Excelente lugar para trabalhar!

Vaga : Engenheiro de Dados

Descrição da vaga :

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados com sólida experiência em ingestão e transformação de dados para atuar em projetos de alta complexidade e grande volume. O(a) profissional participará do desenho e desenvolvimento de pipelines de dados, garantindo escalabilidade, qualidade e segurança em ambientes modernos de nuvem.

Responsabilidades :

Projetar e implementar pipelines de ingestão de dados em grande escala.

Desenvolver processos de ETL / ELT utilizando diferentes ferramentas (Spark, Athena, SQL, NoSQL).

Criar e manter APIs RESTful (ex. : Flask) para disponibilização de dados.

Trabalhar em colaboração com equipes de ciência de dados e engenharia de software para integrar soluções de dados.

Requisitos :

Experiência com Databricks ou Azure Fabric (um dos dois é suficiente, ambos são diferencial).

Sólidos conhecimentos em ingestão de dados e arquitetura de dados.

Desenvolvimento de ETL / ELT com Spark, Athena, SQL e NoSQL.

Experiência em AWS, Azure ou GCP

Desenvolvimento em Python (scripts, bibliotecas e boas práticas).

Conhecimento em fluxos CI / CD (GitHub Actions, Azure DevOps, GitLab CI ou similares).

Desenvolvimento de API RESTful com frameworks como Flask ou FastAPI.

Diferenciais :

Experiência com ferramentas de orquestração (Airflow, Databricks Workflows, Azure Data Factory).

Conhecimento em práticas de DataOps e observabilidade de dados.

Experiência com ambientes de Big Data em múltiplas nuvens.