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-6327 · ACESSO PARCIAL
Associate Principal Engineer - DataOps
Nagarro · Rio de Janeiro, , Brazil
Esta é 1 de 67.196 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 1 hora
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
67.196
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 (67.196 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
We are seeking a DataOps Engineer to join Tech Delivery and Infrastructure Operations teams, playing a key role in ensuring the reliability, automation, and performance of our analytics and data platforms. This role is primarily DataOps-focused, combining elements of DevOps and SRE to sustain and optimize data-driven environments across global business units.
You will manage end-to-end data operations from SQL diagnostics and data pipeline reliability to automation, monitoring, and deployment of analytics workloads on cloud platforms. You'll collaborate with Data Engineering, Product, and Infrastructure teams to maintain scalable, secure, and high-performing systems.
Key Responsibilities
- Manage and support data pipelines, ETL processes, and analytics platforms, ensuring reliability, accuracy, and accessibility
- Execute data validation, quality checks, and performance tuning using SQL and Python/Shell scripting
- Implement monitoring and observability using Datadog, Grafana, and Prometheus to track system health and performance
- Collaborate with DevOps and Infra teams to integrate data deployments within CI/CD pipelines (Jenkins, Azure DevOps, Git)
- Apply infrastructure-as-code principles (Terraform, Ansible) for provisioning and automation of data environments
- Support incident and request management via ServiceNow, ensuring SLA adherence and root cause analysis
- Work closely with security and compliance teams to maintain data governance and protection standards
- Participate in Agile ceremonies within Scrum/Kanban models to align with cross-functional delivery squads
Required Skills & Experience
- 7 years in DataOps, Data Engineering Operations, or Analytics Platform Support, with good exposure to DevOps/SRE practices
- Proficiency in SQL and Python/Shell scripting for automation and data diagnostics
- Experience with cloud platforms (AWS mandatory; exposure to Azure/GCP a plus)
- Familiarity with CI/CD tools (Jenkins, Azure DevOps), version control (Git), and IaC frameworks (Terraform, Ansible) - Working knowledge of monitoring tools (Datadog, Grafana, Prometheus)
- Understanding of containerization (Docker, Kubernetes) concepts
- Strong grasp of data governance, observability, and quality frameworks
- Experience in incident management and operational metrics tracking (MTTR, uptime, latency)
Qualifications
Must have Skills: Python (Strong), SQL (Strong), DevOps - AWS (Strong), DevOps - Azure (Strong), DataDog.
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
67.196 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.