Offer summary

Qualifications:

Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, or a related field., Experience with Google Cloud Platform (GCP) services such as BigQuery and Dataflow., Strong skills in data pipeline design and implementation., Knowledge of data governance and security best practices..

Key responsabilities:

Design and implement data pipelines in GCP using tools like BigQuery and Dataflow.

Create and manage Data Lake structures for efficient data storage and organization.

Automate data ingestion, cleaning, and transformation processes from various sources.

Collaborate with architects and data scientists to ensure effective data consumption.

Transformamos ideias em potência com propósito de impactar a sociedade.Somos incansáveis na busca dos melhores talentos porque só com pessoas extraordinárias entregamos resultados extraordinários. Seja com a busca do melhor profissional de TI, seja com desenvolvimento ágil dando vida à ideias, seja com a nova cultura digital, nós nos apaixonamos pelo negócio dos nossos clientes e é isso que nos move.Somos uma empresa com o selo GPTW - Great Place to Work, acreditamos no ser humano e na sua capacidade de virar a chave para o novo e essa é a nossa inspiração ao longo de 28 anos. Afinal, à frente de toda tecnologia há uma pessoa.O Jeito Cadmus de ser:- People First- Seu negócio é meu negócio- Cumprir o combinado- Clareza- Compartilhar- FelicidadeÁgeis, Digitais, Humanos.

Job description

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados para atuar em um projeto estratégico envolvendo a construção e evolução de um Data Lake na Google Cloud Platform (GCP). O(a) profissional será responsável por projetar, desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis, garantindo a ingestão, transformação e disponibilização segura e eficiente das informações para consumo analítico.

🎯 Responsabilidades:
Projetar e implementar pipelines de dados em GCP (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, etc.)

Criar e gerenciar estruturas de Data Lake, otimizando o armazenamento e a organização dos dados brutos e processados.

Automatizar fluxos de ingestão, limpeza e transformação de dados a partir de diferentes fontes (APIs, bancos relacionais, arquivos, etc.)

Garantir a governança, qualidade e segurança dos dados armazenados.

Trabalhar em conjunto com arquitetos, analistas e cientistas de dados para viabilizar o consumo das informações.

Realizar monitoramento e troubleshooting dos pipelines de dados.

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