A MJV é mais do que uma simples consultoria de tecnologia e inovação . Nós somos um grupo de mentes diversas, visionárias e determinadas, combinando design, dados e uma mentalidade ágil para oferecer soluções completas, que vão desde a concepção até a implementação de TI. Nosso legado começou há mais de 20 anos, com o propósito de ajudar empresas a prosperar em suas jornadas de transformação . Desde então, adotamos o Design Thinking como mentalidade, expandimos nossa presença global às Américas e Europa e abrimos um Laboratório de Inovação na UFRJ – Universidade Federal do Rio de Janeiro – o maior instituto federal do Brasil. Em 2022, fomos certificados com o selo Great Place to Work, atingindo os requisitos de qualidade pela consultoria especializada na transformação de cultura corporativa e que está presente em mais de 80 países. Como parte da equipe da MJV, você terá a oportunidade de trabalhar com algumas das maiores empresas do mundo, impactando positivamente a vida de parceiros, clientes e todo nosso ecossistema. Se você tem paixão por tecnologia, inovação e deseja fazer a diferença na vida de outras pessoas, Venha fazer parte de um time com mais de 1.300 talentos espalhados pelo mundo para transformar negócios e moldar futuros. /n Ferramentas Tecnológicas a serem utilizadas: JIRA CONFLUENCE - estórias OCTANE DEVOPS - BITBUCKET / BAMBOO / SONAR / NEXUS / POSTMAN / FRAMEWORK SWAGGER CHANGEMAN / STARTEAM / HEXAVISION / TSO HADOOP PYTHON SAS BITBUCKET LINGUAGEM SQL DATABRICKS / DATA FACTORY TABLEAU / POWER BI /n Construir pipelines de dados, desde a extração nas diversas fontes de dados disponíveis (Arquivos: Plataforma Baixa como JSON, TXT, CSV, XLSX, XML, etc; Bancos de Dados como SQL Server, Oracle, DB2; Streaming; Tópicos Kafka; API; Sites Externos, etc) até a ingestão e estruturação/catalogação dos dados em diferentes formatos, ambientes e latências (inclusive real-time), utilizando as ferramentas homologadas pela Organização, para entregá-los aos consumidores finais para realização de estudos, relatórios ou painéis que suportem o negócio em suas operações e/ou tomadas de decisão. Execução de Teste Unitário dos Pipelines, criação dos planos de implantação e acompanhamento em ambiente de produção. Deve ser especialista no ambiente Azure e Databricks. Neste desafio, você terá a oportunidade de: Seus desafios: Desenvolver e implementar arquiteturas de dados robustas e escaláveis utilizando a plataforma Databricks, garantindo alta performance e disponibilidade dos dados. Criar pipelines de dados eficientes e automatizados para ingestão, transformação, análise e visualização de dados, utilizando ferramentas como Python, Spark e SQL. Colaborar com equipes multidisciplinares para entender as necessidades de negócio e traduzi-las em soluções de dados inovadoras e impactantes. Monitorar e otimizar o desempenho dos pipelines de dados , garantindo a qualidade e confiabilidade dos dados. Implementar práticas de DevOps para garantir a entrega contínua e segura de soluções de dados. Compartilhar conhecimento e orientar outros membros da equipe sobre as melhores práticas em engenharia de dados e Databricks. Para ter sucesso nesta função, você precisa ter: Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Estatística ou área correlatada; Mínimo de 3 anos de experiência como Engenheiro de Dados, com foco em DATABRICKS / DATA FACTORY; Experiência comprovada em projetar, desenvolver e implementar arquiteturas de dados escaláveis e seguras; Experiência em linguagens de programação como SQL e Python ou R para complementar as análises; CONFLUENCE – estórias; Conhecimento de ferramentas de visualização de dados como Tableau, Power BI; Familiaridade com plataformas em nuvem Azure para armazenamento e processamento de grandes volumes de dados; Familiaridade com DEVOPS - BITBUCKET / BAMBOO / SONAR / NEXUS / POSTMAN / FRAMEWORK SWAGGER; Experiência com ferramentas de gerenciamento de dados como SQL Server; Oracle Database ou PostgreSQL para gerenciar e consultar dados de forma eficiente; Habilidades em comunicação e colaboração com stakeholders de diferentes áreas da empresa para garantir que os resultados das análises de dados sejam utilizados de forma estratégica.
