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-8856 · ACESSO PARCIAL
Engenheiro de Dados
Avanade · São Paulo, SP
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 anteontem
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
Se você busca impacto real, aprendizado contínuo e colaboração com pessoas diversas e talentosas, este é o seu lugar. Aqui, suas ideias viram entregas que fazem diferença para empresas e para a sociedade.
Together We Do What Matters.
Saiba mais sobre alguns de nossos benefícios:
- Vale refeição ou alimentação
- Cartão Multibenefícios (até Consultor(a) Sênior)
- Convênio médico e odontológico
- Certificações e treinamentos
- Seguro de vida
- Previdência privada
- Avababy: acompanhamento da gestação e kit para novos pais e mães
- Participação nos resultados da empresa
- Wellhub
- Auxílio creche
- Mentoria de carreira
- Política de Birthday Off (para você e filhos até 12 anos)
- Sessões de bem-estar
- Para cargos gerenciais: veículo corporativo, estacionamento e auxílio combustível
- Projetar, construir e manter pipelines de dados (batch e/ou streaming) com Python/PySpark e SQL.
- Desenvolver e orquestrar ETLs/ELTs robustos e observáveis, com logs, métricas e alertas.
- Modelar dados em camadas transacionais (OLTP) e analíticas/multidimensionais (OLAP) para consumo por BI, Analytics e IA.
- Garantir qualidade, versionamento e reprodutibilidade de código e artefatos com GitHub (branches, PRs, code review).
- Implementar testes (unitários, de integração e de dados) e planejar estratégias de testes ponta a ponta.
- Aplicar boas práticas de arquitetura de software (modularidade, segurança, desempenho, custo).
- Colaborar com analistas, cientistas(as) de dados e times de produto para traduzir requisitos de negócio em soluções escaláveis.
- Documentar dados, processos e decisões arquiteturais, promovendo conhecimento compartilhado.
- Apoiar a melhoria contínua: automação, padronização e performance dos ambientes de dados.
Habilidades e experiências
- Proficiência em Python e PySpark para manipulação, transformação e processamento distribuído de dados.
- Sólidos conhecimentos de SQL (modelagem, tuning, CTEs, janelas, partições).
- Modelagem de dados transacional (OLTP) e multidimensional (OLAP).
- Experiência com desenvolvimento de ETL/ELT e orquestração (ex.: Airflow, Databricks Jobs, ou similar).
- Conhecimento em arquitetura de software aplicada a dados (design patterns, segurança, escalabilidade e custo).
- Prática com GitHub (GitFlow, PRs, versionamento semântico, Actions básico).
- Desenvolvimento e planejamento de testes, incluindo testes de dados (ex.: data quality, schema validation).
- Esteiras de CI/CD para dados (ex.: GitHub Actions, Azure DevOps, testes automatizados, deploy de jobs/notebooks).
- Bancos de dados não estruturados (ex.: Data Lake, NoSQL, documentos, colunar, grafo).
- Vivência em plataformas de nuvem (preferencialmente Azure: Data Lake Storage, Databricks, Synapse, Fabric, Key Vault).
- Exposição a governança/segurança de dados (linhagem, catálogo, RBAC/ABAC).
- Microsoft Azure: DP-203 (Data Engineering on Microsoft Azure), AZ-900, DP-900 ou correlatas.
- Databricks: Lakehouse Fundamentals ou Data Engineer Associate/Professional.
- Inglês: intermediário a avançado
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
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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
60.437 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.