A EXL é uma empresa de consultoria e serviços empresariais que ajuda organizações a utilizar dados, análises e tecnologia para melhorar suas operações e tomar decisões mais assertivas. Seu trabalho inclui gestão de operações, análise para tomada de decisões e transformação digital, com experiência nos setores de saúde, seguros, finanças e logística. A EXL combina ciência de dados com experiência prática em negócios para desenvolver soluções adaptadas aos objetivos, ao modelo operacional e ao contexto de cada organização.
Engenheiro(a) de Dados Pleno-Sênior - Híbrido em Noida
Junte-se à EXL como Engenheiro(a) de Dados pleno-sênior em Noida, em um modelo híbrido, desenvolvendo plataformas escaláveis com Databricks e Snowflake. Crie pipelines ETL/ELT, modelos de dados e soluções de analytics em nuvem usando Python, SQL e Spark.
Descrição
- Trabalhe em parceria com engenheiros(as) de dados sênior e arquitetos(as) para desenvolver, otimizar e dar suporte a pipelines e fluxos de dados escaláveis.
- Crie processos ETL/ELT com Databricks, Spark, Python e SQL.
- Projete e implemente estruturas de ingestão para dados estruturados e não estruturados.
- Desenvolva e mantenha modelos de dados, data marts e conjuntos de dados analíticos no Snowflake.
- Monitore as operações dos pipelines e melhore seu desempenho, confiabilidade e escalabilidade.
- Trabalhe com partes interessadas, analistas e cientistas(as) de dados para esclarecer requisitos e entregar soluções de dados.
- Contribua para discussões de arquitetura, provas de conceito e iniciativas de melhoria de processos.
- Registre fluxos de dados, projetos técnicos e detalhes de implementação para suporte operacional e compartilhamento de conhecimento.
- Aplique padrões de qualidade, segurança e governança de dados em todas as plataformas de dados.
Requisitos
- Bacharelado ou mestrado em ciência da computação, tecnologia da informação, engenharia, ciência de dados ou área técnica relacionada.
- Conhecimento sólido de SQL e dos conceitos fundamentais de bancos de dados.
- Proficiência em Python ou em uma linguagem de programação comparável.
- Conhecimento de data warehousing, fluxos de trabalho ETL/ELT e modelagem de dados.
- Contato com Databricks, Apache Spark, Snowflake ou plataformas de dados em nuvem por meio de projetos, estágios, certificações, hackathons ou trabalhos pessoais.
- Familiaridade básica com Azure, AWS ou Google Cloud Platform será considerada uma vantagem.
- Fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas, com entusiasmo para aprender tecnologias modernas de engenharia de dados.
- Boas habilidades de comunicação e colaboração.