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Open nowPosted 23 days ago

Engenheiro de Dados Sênior

Gupy (Portal de Vagas)74,832 open roles

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From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowEngenheiro de Dados SêniorGupy (Portal de Vagas) · Remote

  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on Gupy (Portal de Vagas)'s own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

7.9% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market. Gupy (Portal de Vagas) postings stay open a median of 1 days.

Share of postings closed within
  1. 1.6%1 day
  2. 3.6%3 days
  3. 7.9%7 days
  4. 14.9%14 days
  5. 34.0%30 days
This job: posted 23 days ago

Gupy (Portal de Vagas) median: 1 days open

The posting

Na 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!#LI-REMOTE#LI-AS2Responsabilidades e atribuiçõesProjetar, desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados de média e alta complexidade;Construir soluções escaláveis para ingestão, transformação e processamento de grandes volumes de dados;Desenvolver soluções utilizando Python, SQL, Spark e PySpark;Criar, evoluir e otimizar soluções na plataforma Databricks;Atuar em arquiteturas de Data Lake, Lakehouse e Data Warehouse;Definir estratégias de particionamento, processamento distribuído e otimização de performance;Investigar e solucionar problemas críticos relacionados a processamento, integração e qualidade dos dados;Implementar mecanismos de observabilidade, monitoramento, alertas e controles de qualidade;Aplicar boas práticas de segurança, governança, privacidade e proteção de dados;Participar de decisões técnicas e da definição de padrões e boas práticas de desenvolvimento;Realizar code reviews, disseminar conhecimento e apoiar tecnicamente profissionais Pleno e Júnior;Interagir com as áreas de Arquitetura, Segurança, Infraestrutura, Desenvolvimento e Negócios;Apoiar estimativas técnicas, definição de escopo e planejamento das entregas;Contribuir para a evolução da maturidade técnica e operacional das soluções de dados.Requisitos e qualificaçõesExperiência sólida em Engenharia de Dados;Experiência comprovada em soluções de alta complexidade e processamento de grandes volumes de dados;Conhecimento avançado em Python;Conhecimento avançado em SQL;Conhecimento avançado em Apache Spark/PySpark;Experiência com Databricks;Experiência com processos de ETL/ELT e processamento distribuído;Conhecimento em Azure Data Lake Storage — ADLS;Experiência com Azure Data Factory ou ferramentas equivalentes de orquestração;Conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais — SQL e NoSQL;Experiência com arquiteturas de Data Lake, Lakehouse e Data Warehouse;Conhecimento de modelagem de dados;Experiência com Git e práticas de CI/CD;Conhecimento de APIs e integração entre sistemas;Conhecimento de segurança, governança e proteção de dados;Conhecimento de otimização e tuning de pipelines e processos de dados;Vivência em ambientes Cloud e com práticas de desenvolvimento, sustentação e operação de soluções críticas.Diferencial:Experiência com Delta Lake;Conhecimento em Databricks Workflows;Experiência com Unity Catalog;Conhecimento em tecnologias de streaming, como Kafka e Azure Event Hubs;Experiência com Terraform e práticas de Infrastructure as Code — IaC;Certificações Microsoft Azure ou Databricks;Experiência anterior no segmento financeiro ou bancário;Conhecimento de frameworks e ferramentas de observabilidade aplicados a dados.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.

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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against Gupy (Portal de Vagas)'s own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.

  3. We apply on Gupy (Portal de Vagas)'s form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.

  4. Every reply, sorted

    Gupy (Portal de Vagas)'s answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.

  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

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By hand5–10
With CV Rocket100
applications a day

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Before you press

Straight answers

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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