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-8194 · ACESSO PARCIAL
Engenheiro de Dados Pleno (Azure/Databricks)
Stefanini Group · São Paulo, São Paulo, Brasil
Esta é 1 de 63.405 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 ontem
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
63.405
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 (63.405 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
No Grupo Stefanini, acreditamos no poder da colaboração. Co-criamos soluções inovadoras em parceria com nossos clientes, combinando tecnologia de ponta, inteligência artificial e a criatividade humana. Estamos na vanguarda da resolução de problemas de negócios, proporcionando impacto real em escala global.
Ao se juntar à Stefanini, você se torna parte de uma jornada global de transformação. Estamos empenhados em criar impacto positivo não apenas nos negócios, mas também na vida de nossos colaboradores. Se você procura uma oportunidade de crescimento profissional em uma empresa que valoriza inovação, respeito, autonomia e parceria, você encontra aqui!
Junte-se a nós e seja parte da mudança!
Híbrido 2x na semana - Morumbi/SP.
#LI-JS2
- Projetar, desenvolver e otimizar pipelines de dados (ETL/ELT) escaláveis e de alta performance;
- Modelar e estruturar bancos de dados, Data Warehouses e Data Lakes seguindo as melhores práticas de design de dados;
- Trabalhar na integração e processamento de grandes volumes de dados utilizando ecossistema Big Data e nuvem;
- Aplicar conceitos matemáticos e estatísticos para suporte a análises avançadas e preparação de dados para modelos de Machine Learning;
- Garantir a governança, qualidade e monitoramento do fluxo de dados por meio de ferramentas de observabilidade;
- Colaborar com equipes de Analytics, BI e Ciência de Dados para suportar a arquitetura e disponibilização das informações.
- Linguagens de Programação: Domínio sólido em SQL e Python; conhecimento básico em Java;
- Big Data & Processamento: Experiência prática com Apache Spark e plataforma Databricks;
- Ambiente Cloud: Conhecimento e vivência na nuvem Microsoft Azure (Azure Data Factory, Azure Synapse, ADLS, etc.);
- Arquitetura & Engenharia de Dados:
Domínio dos conceitos de Big Data, Data Warehouse (DW), Data Lake e ETL/ELT;
Conhecimento em modelagem, design de banco de dados e mineração de dados (data mining);
Compreensão de padrões de design de arquitetura de dados;
- Matemática & Estatística / ML: Compreensão dos conceitos básicos de cálculos matemáticos, estatísticos e algoritmos de Machine Learning;
- Observabilidade: Conhecimento em ferramentas e práticas de monitoramento e observabilidade de dados/pipelines.
🍛 Vale-alimentação ou vale-refeição;
👨🏼🎓 Desconto em cursos, universidades e instituições de idiomas;
📚 Academia Stefanini — plataforma com cursos on-line, gratuitos, atualizados e com certificado;
🗣 Mentoring;
💉 Clube de vantagens para consultas e exames;
🏥 Assistência médica;
🦷 Assistência odontológica;
💰 Clube de vantagens e descontos nos melhores estabelecimentos;
🛫 Clube de viagens;
🐶 Convênio para pets.
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
63.405 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.