No Grupo 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-MGResponsabilidades e atribuiçõesO que esperamos que você realize: Modelar e viabilizar fluxos de dados, incluindo processos de ETL — Extract, Transform, Load —, ELT — Extract, Load, Transform — e streaming de dados;Desenvolver e manter pipelines de dados que garantam a movimentação eficiente e confiável das informações entre sistemas;Realizar testes e implementar ferramentas para automatizar e otimizar o processamento de dados em tempo real e em lote, assegurando a integridade e a qualidade das informações ao longo de todo o ciclo de vida;Utilizar Python para manipulação de dados, especialmente com as bibliotecas Pandas, Num
Py, Py
Spark, Py
Spak, Polars, DuckDB e SQLAlchemy, ou similares;Trabalhar em projetos de Machine Learning, especialmente com ferramentas como Airflow, Spark, Flink, Kafka e Parquet, entre outras similares.
Requisitos e qualificações
O que precisamos que você tenha de conhecimento:Formação de nível superior na área de Tecnologia da Informação ou formação superior com curso de pós-graduação na área de informática;Conhecimento prático em bancos de dados e linguagem SQL;Conhecimentos práticos em bancos de dados multidimensionais;Conhecimentos sobre ETL — Extract, Transform, Load;Familiaridade com estruturas de dados e com o conteúdo de fontes de dados analíticos, como data warehouse e data mart;Conhecimentos gerais em Business Intelligence;Capacidade analítica;Domínio das ferramentas Microsoft Power BI.Requisitos desejáveis:Experiência em modelar e viabilizar fluxos de dados, incluindo processos de ETL — Extract, Transform, Load —, ELT — Extract, Load, Transform — e streaming de dados;Experiência no desenvolvimento e na manutenção de pipelines de dados que garantam a movimentação eficiente e confiável das informações entre sistemas;Vivência na realização de testes e na implementação de ferramentas para automatizar e otimizar o processamento de dados em tempo real e em lote, assegurando a integridade e a qualidade das informações ao longo de todo o ciclo de vida;Conhecimento avançado de Python para dados, especialmente das bibliotecas Pandas, Num
Py, Py
Spark, Py
Spak, Polars, DuckDB e SQLAlchemy, ou similares;Conhecimento avançado em projetos de Machine Learning, especialmente com ferramentas como Airflow, Spark, Flink, Kafka e Parquet, entre outras similares.
Informações adicionais
🍛 Vale-alimentação ou vale-refeição
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2. O que é o Fairplace
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3. Elegibilidade e conta
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4. Condições específicas — Candidatos
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5. Condições específicas — Empresas e Recrutadores
Esta seção se aplica se você criou sua conta como empresa/recrutador.
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1. Quem somos e o que este documento cobre
Esta Política de Privacidade explica quais dados pessoais o Fairplace coleta, para que os usamos, com quem compartilhamos e quais direitos você tem sobre eles. Ela complementa os nossos Termos e Condições e se aplica a candidatos, empresas/recrutadores e visitantes do site.
2. Dados que coletamos
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(a) Operar sua conta e autenticação; (b) permitir candidaturas a vagas e o envio delas às empresas correspondentes; (c) gerar alertas de vaga por e-mail conforme suas preferências; (d) exibir seu portfólio público, se você ativar essa opção; (e) processar seu currículo com ferramentas de inteligência artificial para extrair informações e sugerir preenchimento automático de perfil; (f) sugerir vagas relevantes com base na sua localização aproximada; (g) cumprir obrigações legais e prevenir fraude.
4. Com quem compartilhamos
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5. Retenção
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