Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-9797 · ACESSO PARCIAL
Engenheiro(a) de Dados PL
Stefanini Manufacturing · Belo Horizonte, MG
Esta é 1 de 60.437 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada mês passado
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
60.437
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (60.437 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados Pleno para atuar em projetos de soluções de TI com forte componente de dados, em ambientes industriais de média e alta complexidade.
A posição terá atuação direta na construção, evolução e sustentação de pipelines, integrações, transformações e estruturas de dados utilizadas por soluções analíticas, aplicações e produtos de dados.
Nosso contexto envolve projetos para segmentos como mineração, metalurgia, siderurgia, usinas de açúcar e etanol, óleo e gás, agronegócio e outros ambientes industriais, normalmente integrando múltiplas fontes, sistemas legados, bancos de dados, APIs e plataformas de dados.
Trabalhamos com práticas ágeis, gestão de backlog, versionamento de código e processos de CI/CD utilizando Azure DevOps.
Responsabilidades e atribuições
- Desenvolver, manter e evoluir pipelines de ingestão, transformação e processamento de dados.
- Implementar processos ETL e ELT utilizando Python, SQL e tecnologias de processamento distribuído.
- Desenvolver e manter workflows de dados utilizando Apache Airflow.
- Desenvolver soluções em Databricks utilizando notebooks, jobs, SQL e PySpark quando aplicável.
- Construir e manter estruturas de dados em arquiteturas como Data Lake, Data Warehouse e Lakehouse.
- Trabalhar com modelagem de dados, organização de camadas de dados e definição de granularidade.
- Implementar mecanismos de tratamento, validação e qualidade de dados.
- Criar rotinas de logs, monitoramento, tratamento de erros e reprocessamento de cargas.
- Trabalhar com ambientes containerizados utilizando Docker.
- Versionar códigos, scripts, notebooks e configurações em repositórios Git.
- Participar da implementação e manutenção de pipelines de CI/CD para artefatos de dados.
- Atuar com Azure DevOps para gestão de código, pipelines, backlog, boards e acompanhamento de projetos.
- Participar de refinamentos, planning, dailies, reviews e demais cerimônias de projetos ágeis.
- Apoiar análise técnica de requisitos e estimativas de esforço.
- Participar de troubleshooting, análise de falhas e otimização de pipelines e consultas.
- Produzir documentação técnica das soluções implementadas.
- Trabalhar de forma integrada com arquitetos, DevOps, DataOps, analistas, cientistas de dados e demais especialistas do projeto.
- Python aplicado à engenharia de dados.
- SQL em nível intermediário ou avançado.
- Apache Airflow.
- Databricks.
- Conceitos de Spark e PySpark.
- Docker.
- Git.
- Conceitos de CI/CD.
- Azure DevOps.
- Modelagem de dados.
- ETL e ELT.
- APIs REST e integrações entre sistemas.
- Data Lake, Data Warehouse e Lakehouse.
- Tratamento de arquivos CSV, JSON, Parquet e formatos similares.
- Noções de observabilidade, logs e monitoramento de pipelines.
- Conhecimentos gerais de computação em nuvem, especialmente Microsoft Azure e AWS.
- Compreensão dos principais serviços de armazenamento, processamento, integração, rede, segurança e identidade em Azure e AWS.
Desconto em cursos, universidades e instituições de idiomas;
LinkedIn Learning - cursos online, gratuitos, atualizados e com certificado;
Mentoring;
Telemedicina gratuita para consultas com mais de 30 especialidades médicas, psicólogos e nutricionistas;
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Convênio para Pet;
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Já tem vaga esperando
60.437 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.