Fortnox
Fortnox
501 – 1.000 Funcionários
B2BFintechSaaS
A Fortnox desenvolve software baseado na internet para empresas, associações e escritórios de contabilidade e auditoria na Suécia. Seu portfólio SaaS apoia operações essenciais, como administração, ERP, CRM, contabilidade, faturamento e automação, combinando ferramentas acessíveis com a profundidade necessária para a gestão financeira e empresarial do dia a dia. Com foco B2B abrangendo SaaS e fintech, a Fortnox reúne uma ampla organização de produtos para oferecer aos clientes fluxos de trabalho digitais integrados.

Engenheiro de Dados – Fortnox, Suécia (Híbrido)

Crie pipelines de dados seguros e escaláveis e gere insights para a plataforma empresarial da Fortnox. Trabalhe com GCP, BigQuery, Python, TypeScript e SQL em ambientes híbridos de nuvem e locais.

Descrição

  • Construir a base para o gerenciamento de dados e os insights relacionados à plataforma da Fortnox
  • Entregar projetos de ponta a ponta em GCP, BigQuery e ambientes locais
  • Projetar e manter pipelines de dados
  • Garantir a qualidade e a segurança dos dados
  • Otimizar os fluxos de dados para reduzir a latência e desenvolver soluções econômicas
  • Apoiar o aprendizado e o desenvolvimento contínuos por meio do compartilhamento de conhecimento
  • Desenvolver soluções de plataforma robustas, escaláveis e seguras que ajudem desenvolvedores e gestores a tomar decisões informadas

Requisitos

  • Aproximadamente 3 a 5 anos de experiência como engenheiro de dados
  • Graduação universitária ou formação superior relevante
  • Sólidos conhecimentos de Python, TypeScript com Node.js e SQL
  • Experiência prática com GCP e BigQuery
  • Abordagem analítica, estruturada e independente para o trabalho
  • Capacidade de tomar iniciativa
  • Excelente domínio falado e escrito do sueco

Benefícios

  • Oportunidade de trabalho híbrido
  • Aprendizado contínuo e desenvolvimento profissional
  • Oportunidade de influenciar e moldar a infraestrutura de dados
  • Trabalho em um ambiente híbrido de nuvem usando GCP, BigQuery e sistemas locais

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