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-8526 · ACESSO PARCIAL
ENGENHEIRO DE DADOS SÊNIOR
levva · Hortolândia, SP
Esta é 1 de 68.831 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 há 5 dias
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
68.831
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 (68.831 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
levva: o poder do simples. 💛🖤
Acreditamos que para todo problema existe uma solução simples. Somos uma empresa de transformação digital de Campinas que tem como foco ser agente de transformação de vidas, negócios e pessoas.
Responsabilidade e atribuições
Desenvolver, manter e evoluir pipelines de dados para ingestão, transformação e disponibilização de informações;
Integrar dados de diferentes fontes, estruturadas e não estruturadas, garantindo confiabilidade e rastreabilidade;
Atuar no processamento de grandes volumes de dados utilizando tecnologias como Databricks, Spark e SQL;
Modelar e estruturar dados para consumo analítico, apoiando iniciativas de BI, Analytics e produtos de dados;
Monitorar e otimizar desempenho, escalabilidade e custo das rotinas e ambientes de dados;
Garantir boas práticas de versionamento, padronização, documentação e manutenção de código;
Apoiar a definição e evolução da arquitetura de dados, considerando segurança, governança e qualidade;
Trabalhar em conjunto com times técnicos e áreas de negócio para entender necessidades e traduzir demandas em soluções de dados;
Identificar falhas, propor melhorias e atuar na sustentação dos processos de engenharia de dados;
Contribuir para a evolução contínua da plataforma de dados e das práticas do time.
Requisitos e qualificações
Experiência com programação em Python para desenvolvimento de rotinas, transformação de dados e automações;
Experiência com SQL para consulta, transformação e manipulação de dados;
Conhecimento prático em Databricks para desenvolvimento de pipelines, notebooks e processamento distribuído;
Conhecimento em ambientes de dados em nuvem, especialmente AWS e/ou Azure;
Experiência com processos de ETL/ELT, ingestão, transformação e disponibilização de dados;
Conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais;
Conhecimento em modelagem de dados relacional e dimensional;
Conhecimento em arquitetura de dados, incluindo data lakes, data warehouses e camadas analíticas;
Conhecimento em versionamento de código com Git;
Conhecimento em boas práticas de segurança, governança e qualidade de dados;
Capacidade analítica e habilidade para investigação e resolução de problemas;
Boa comunicação para interação com times técnicos e áreas de negócio.
Experiência com pySpark;
Experiência com paralelismo;
Conhecimento em DataOps e boas práticas de observabilidade de pipelines; Show more Show less
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
Leva 1 minuto
Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
68.831 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.