Job Description
Na Avanade, você vai transformar dados em decisões que movem nossos clientes. Esta posição é essencial para projetar, construir e evoluir plataformas de dados que habilitam analytics, IA e produtos digitais em escala. Seu trabalho impulsionará a inovação e a transformação digital, conectando dados de múltiplas fontes a soluções seguras, confiáveis e orientadas a valor.
Se você busca impacto real, aprendizado contínuo e colaboração com pessoas diversas e talentosas, este é o seu lugar. Aqui, suas ideias viram entregas que fazem diferença para empresas e para a sociedade.
Together we do what matters.
Saiba mais sobre alguns de nossos benefícios:
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Vale refeição ou alimentação
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Cartão Multibenefícios (até Consultor(a) Sênior)
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Convênio médico e odontológico
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Certificações e treinamentos
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Seguro de vida
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Previdência privada
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Avababy: acompanhamento da gestação e kit para novos pais e mães
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Participação nos resultados da empresa
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Wellhub
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Auxílio creche
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Mentoria de carreira
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Política de Birthday Off (para você e filhos até 12 anos)
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Sessões de bem-estar
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Para cargos gerenciais: veículo corporativo, estacionamento e auxílio combustível
Responsabilidades
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Projetar, construir e manter pipelines de dados (batch e/ou streaming) com Python/PySpark e SQL .
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Desenvolver e orquestrar ETLs/ELTs robustos e observáveis, com logs, métricas e alertas.
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Modelar dados em camadas transacionais (OLTP) e analíticas/multidimensionais (OLAP) para consumo por BI, Analytics e IA.
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Garantir qualidade, versionamento e reprodutibilidade de código e artefatos com GitHub (branches, PRs, code review).
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Implementar testes (unitários, de integração e de dados) e planejar estratégias de testes ponta a ponta.
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Aplicar boas práticas de arquitetura de software (modularidade, segurança, desempenho, custo).
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Colaborar com analistas, cientistas(as) de dados e times de produto para traduzir requisitos de negócio em soluções escaláveis.
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Documentar dados, processos e decisões arquiteturais, promovendo conhecimento compartilhado.
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Apoiar a melhoria contínua: automação, padronização e performance dos ambientes de dados.
Qualification
Habilidades e experiências
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Proficiência em Python e PySpark para manipulação, transformação e processamento distribuído de dados.
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Sólidos conhecimentos de SQL (modelagem, tuning, CTEs, janelas, partições).
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Modelagem de dados transacional (OLTP) e multidimensional (OLAP) .
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Experiência com desenvolvimento de ETL/ELT e orquestração (ex.: Airflow, Databricks Jobs, ou similar).
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Conhecimento em arquitetura de software aplicada a dados (design patterns, segurança, escalabilidade e custo).
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Prática com GitHub (GitFlow, PRs, versionamento semântico, Actions básico).
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Desenvolvimento e planejamento de testes , incluindo testes de dados (ex.: data quality, schema validation).
Desejáveis:
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Esteiras de CI/CD para dados (ex.: GitHub Actions, Azure DevOps, testes automatizados, deploy de jobs/notebooks).
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Bancos de dados não estruturados (ex.: Data Lake, NoSQL, documentos, colunar, grafo).
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Vivência em plataformas de nuvem (preferencialmente Azure : Data Lake Storage, Databricks, Synapse, Fabric, Key Vault).
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Exposição a governança/segurança de dados (linhagem, catálogo, RBAC/ABAC).
Diferencias:
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Microsoft Azure: DP-203 (Data Engineering on Microsoft Azure) , AZ-900 , DP-900 ou correlatas.
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Databricks: Lakehouse Fundamentals ou Data Engineer Associate/Professional .
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Inglês: intermediário a avançado