O projeto: Estamos procurando excelentes profissionais em Engenharia de Dados para este projeto com um cliente formado por um conjunto de empresas que cria, produz e distribui conteúdos de qualidade, em todas as plataformas. Sua produção nas áreas de Jornalismo, Esporte e Entretenimento atinge 99,6% da população e a programação de seus canais lineares fala com mais de 100 milhões de brasileiros todos os dias.

O dia-a-dia:

·         Colaborativamente, projetar, desenvolver e manter pipelines de dados que atendam a necessidades específicas de negócio.

·         Colaborar em todo ciclo de vida de código desde a concepção até à implantação, manutenção e monitoração.

·         Melhorar a experiência de desenvolvimento, aprimorando as ferramentas de desenvolvimento, cobertura de teste e / ou estrutura de código.

·         Participar ativamente de discussões e decisões de design de software.

·         Criar soluções escaláveis, de fácil manutenção e direcionadas ao usuário.

Os requisitos obrigatórios:

·         Boa experiência em desenvolvimento com Python (p.ex., Tornado, FastAPI e Flask).

·         Vivência com computação em nuvem (principalmente GCP e desejável AWS).

·         Experiência com versionamento de código com GIT.

·         Experiência em CI/CD moderno.

·         Conhecimento em ferramentas de infraestrutura como código, principalmente Terraform.

·         Prática em SQL para consultas em bancos de dados relacionais e datawarehouses (principalmente, Big Query).

·         Conhecimento em sistemas para camada de cache em memória, p.ex., Redis, memcached etc.

·         Conhecimento em plataformas/motores de busca textual (por exemplo, ElasticSearch, Lucene, Solr, etc).

·         Conhecimento em sistemas e brokers de mensageria (por exemplo, ActiveMQ, Apache Kafka etc.).

Os requisitos diferenciais:

·         Boas práticas de engenharia e arquitetura de software, como SOLID, TDD e Padrão de Projetos.

·         Conhecimento em tópicos de System Design, p.ex., escalonamento vertical vs. horizontal, balanceamento de carga, replicação e particionamento de bancos de dados, proxies etc.

·         Vivência com frameworks ágeis, e.g., scrum, kanban etc.

·         Uso de bancos de dados para grafos, GraphDB etc.

·         Conhecimento em web semântica e ontologias, além de experiência com sparql.

·         Experiência com frameworks de especificação e gerenciamento de workflows de dados como Airflow, Cloud Composer, Azkaban etc.

·         Conhecimento em frameworks de processamento de dados de grande escala.

·         Conhecimento em bibliotecas e frameworks de Aprendizagem de Máquina (por exemplo, scikit-learn, pycaret, Keras, Pytorch, Tensorflow etc) e processamento de Linguagem Natural (por exemplo, spacy, NLTK, gensim etc).

·         Conhecimento nas disciplinas de SRE e DevOps.

Formação Acadêmica:

·         Superior Completo ou em fase de conclusão em TI ou áreas de exatas.