Olá pessoal!
Estamos com oportunidades para atuar como *Engenheiro(a) de Dados* nível Sênior aqui na CWI Software, para um de nossos clientes.
*Contratação *CLT* e *100% Home office*, segue descritivo abaixo:
*Requisitos* *: * – Desenvolvimento e otimização de esquemas no MongoDB e SQL;
– Implementação de consultas para manipulação de grandes conjuntos de dados;
– Integração do MongoDB em arquiteturas de dados mais amplas;
– Trabalho em ambientes transacionais e de data warehousing;
– Pipelines de Dados Synapse Analytics;
– Desenho e implementação de pipelines eficientes para extração, transformação e carga de dados;
– Configuração e otimização de pipelines de integração no ambiente Synapse Analytics;
– Integração de dados de várias fontes para um armazenamento centralizado em Lake;
– Desenvolvimento de scripts PySpark para processamento distribuído de dados;
– Implementação de transformação de dados utilizando Python;
– Otimização de desempenho em ambientes big data;
– Desenvolvimento e atuação Databrick;
– Vivência em metodologias ágeis (Kanban, Scrum).
– Se interessou? Envie seu currículo atual para o e-mail: work@cwi.com.br
Fique à vontade para nos adicionar no Linkedin:
*https://www.linkedin.com/company/cwi-software/ *Quer saber mais sobre a CWI? Acesse nosso site: cwi.com.br Nos siga no Instagram: @cwisoftware. #VEMSERCWI
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*Requisitos* *: * – Desenvolvimento e otimização de esquemas no MongoDB e SQL;
– Implementação de consultas para manipulação de grandes conjuntos de dados;
– Integração do MongoDB em arquiteturas de dados mais amplas;
– Trabalho em ambientes transacionais e de data warehousing;
– Pipelines de Dados Synapse Analytics;
– Desenho e implementação de pipelines eficientes para extração, transformação e carga de dados;
– Configuração e otimização de pipelines de integração no ambiente Synapse Analytics;
– Integração de dados de várias fontes para um armazenamento centralizado em Lake;
– Desenvolvimento de scripts PySpark para processamento distribuído de dados;
– Implementação de transformação de dados utilizando Python;
– Otimização de desempenho em ambientes big data;
– Desenvolvimento e atuação Databrick;
– Vivência em metodologias ágeis (Kanban, Scrum).
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