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-0306 · ACESSO PARCIAL
Engenheiro de Dados
Life Participações · São Paulo, SP, BR
Esta é 1 de 74.195 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 semanas
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
74.195
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 (74.195 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
Nível hierárquico: Analista
Lugar de trabalho: São Paulo, SP
Regime de contratação de tipo Outros
Jornada Período Integral
Descrição das atividades: Projetar, desenvolver e otimizar pipelines de dados utilizando ADF e Databricks. Desenvolver soluções de processamento distribuído utilizando Spark. Implementar processos ETL/ELT de média e alta complexidade. Modelar estruturas de dados para consumo analítico. Garantir qualidade, performance e observabilidade dos pipelines. Realizar troubleshooting e otimização de consultas SQL. Participar da definição de padrões e boas práticas de engenharia de dados. Apoiar profissionais juniores e conduzir revisões técnicas. Participar de discussões arquiteturais e evolução da plataforma de dados. - Requisitos necessários: Obrigatórios Experiência com Azure Data Factory (ADF) e/ou Databricks. Experiência sólida em SQL. Experiência com Python. Experiência com Spark. Experiência na construção de pipelines ETL/ELT. Conhecimento de Data Lakes Experiência com Git. Diferenciais Experiência com arquitetura Lakehouse. Conhecimento em Delta Lake. Conhecimento em governança e qualidade de dados. Experiência com monitoramento e observabilidade. Competências esperadas Autonomia para conduzir entregas. Capacidade de propor melhorias técnicas. Comunicação clara com áreas de negócio e tecnologia. Perfil analítico e orientado à solução de problemas.
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
74.195 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.