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-7393 · ACESSO PARCIAL
Engenheiro(a) de Dados - Pleno
Just a Little Data · São Paulo, São Paulo, Brasil
Esta é 1 de 63.243 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 2 meses
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
63.243
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 (63.243 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
Atuar na construção, manutenção e otimização de pipelines de dados em ambientes analíticos e operacionais, garantindo que os dados estejam estruturados, atualizados, íntegros e acessíveis para uso por times de negócios, BI e Data Science.
- Desenvolver pipelines de ingestão e transformação de dados (ETL/ELT) em ambientes de Data Lake e Data Warehouse.
- Implementar rotinas de controle de qualidade, monitoramento e validação de dados.
- Construir e manter APIs para consumo de dados por sistemas e aplicações.
- Documentar fluxos de dados, regras de negócio e modelos de dados utilizados.
- Participar da modelagem de dados relacionais e analíticos.
- Colaborar com times de BI, Produtos e Data Science na estruturação e disponibilização dos dados.
- Automatizar processos de entrega de dados com uso de ferramentas de orquestração.
- Apoiar a evolução da arquitetura de dados da empresa junto aos times de arquitetura e DevOps.
- Atuar com versionamento e CI/CD para garantir rastreabilidade e reprodutibilidade dos pipelines.
- Participar de cerimônias e ciclos de desenvolvimento ágil (Scrum/Kanban).
- Ensino superior completo em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação, Estatística ou áreas correlatas.
- Sólido conhecimento em SQL e Python voltado para manipulação de dados.
- Experiência em construção de pipelines com ferramentas como Airflow, StreamSets, NiFi ou similares.
- Conhecimento em modelagem de dados (normalizada e dimensional).
- Experiência prática com bancos de dados relacionais (PostgreSQL, SQL Server, etc.) e não relacionais (MongoDB, etc.).
- Experiência com ambientes Linux e shell scripting.
- Conhecimento de conceitos OLTP, OLAP, Data Lake, Data Warehouse e Lakehouse.
- Familiaridade com processos de CI/CD e infraestrutura como código (IaC).
- Experiência em projetos de migração ou integração de dados entre plataformas.
- Experiência em Linux incluindo construção de shell script.
Diferenciais:
- Experiência prática com serviços de cloud (GCP, AWS, Azure, Oracle Cloud ou On-Premises).
- Conhecimento e uso de ferramentas como DBT, Delta Lake, Apache Spark / PySpark.
- Experiência com ferramentas de catálogo e governança de dados (Data Catalog, DataHub, Amundsen).
- Vivência em projetos de arquitetura Medallion ou Data Mesh.
- Integração com times de Data Science e apoio na operacionalização de modelos.
Comportamentos Esperados:
- Proatividade e capacidade de trabalhar de forma autônoma.
- Boa comunicação e habilidade para trabalhar em equipe multidisciplinar.
- Capacidade analítica para resolução de problemas complexos.
- Organização, responsabilidade e foco em entrega com qualidade.
- Vontade de aprender e se atualizar constantemente.
Com plano abrangente de benefícios:
💻 Notebook da empresa para quem está em SP, ou 💸 auxílio infraestrutura para garantia de internet e insumos para a realização do trabalho, para quem está fora de SP.
🛫 Recesso de 30 dias + 1/3 (benefício adquirido após 1 ano de contrato);
🏥 Assistência Médica SulAmérica
💚Seguro de Vida;
💳 VR por dia útil; (Cartão Flash; Crédito/Débito; podendo utilizar em redes com CNPJ de food (Exemplo: Restaurante;Mercado e Aplicativos)
📴 Day-off +crédito extra no cartão flash pelo dia do aniversário vitalício;
🦷 Assistência Odontológica SulAmérica - Plano opcional
🏋🏻Incentivo a prática de exercício físico - TotalPass
📚 Incentivo a educação - Reembolso mensal para cursos e treinamentos (segundo política)
✅Avaliações de performance semestrais com feedbacks e construção de PDI.
🪴Escritório moderno, preparado para atender a todos, com restaurante próprio em estilo bistrô.
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
63.243 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.