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-5386 · ACESSO PARCIAL
Engenheiro(a) de Dados Senior (Databricks / Unity Catalog)
Stefanini · Brazil
Esta é 1 de 56.726 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 horas
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
56.726
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 (56.726 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!
Atuação 100% remoto
- Desenvolver, otimizar e manter pipelines de transformação de dados utilizando dbt Core e Databricks (Unity Catalog, Delta Lake, Spark SQL).
- Aplicar modelagem dimensional (Star Schema) direcionada para consumo eficiente em ferramentas de BI.
- Garantir a qualidade e governança dos dados escrevendo testes genéricos/singulares no dbt e realizando validações rigorosas entre origem e destino.
- Trabalhar com autonomia a partir de fichas de regras de negócio, identificando inconsistências e propondo soluções técnicas eficientes.
- Versionar códigos e pipelines utilizando fluxo de Git (Merge Requests e noções de CI/CD via GitLab).
- Criar e sustentar scripts de apoio em Python e auxiliar no entendimento de DAGs de orquestração.
- SQL Avançado: Domínio em CTEs, window functions, técnicas de deduplicação, tratamento de dados (datas/números) e suporte a Slowly Changing Dimensions (SCD2).
- dbt Core em Produção: Experiência prática com modelos, sources, testes, seeds, snapshots, macros Jinja, materializações (ephemeral, incremental), contratos e uso das funções ref/var.
- Databricks: Vivência em Unity Catalog (governança de catálogos, schemas e permissões), Delta Lake, SQL Warehouse e Spark SQL.
- Modelagem de Dados: Experiência com modelagem dimensional (Star Schema) voltada para alta performance no Power BI.
- Versionamento & Scripts: Domínio de Git (fluxo de Merge Requests e noções de CI/CD no GitLab) e Python funcional para automações e leitura de DAGs.
- Inglês: Nível técnico (mínimo B2) para leitura e escrita de documentações técnicas.
Diferenciais:
- Experiência prévia de 5 anos ou mais em Engenharia de Dados.
- Orquestração com Apache Airflow (especialmente AWS MWAA) e biblioteca Cosmos para execução do dbt.
- Conhecimento em dados do SAP ECC — focados nos módulos PM (ordens, notas, objetos técnicos) e CO (custos, liquidação) — ou pipelines via BODS.
- Conhecimentos em arquitetura AWS (S3) e Lakehouse Federation.
Informações adicionais
🍛 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.
Originally posted on Himalayas
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
56.726 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.