Offer summary

Qualifications:

Minimum of 2 years experience in developing and monitoring AWS Pipelines., Proficiency in Big Data technologies such as Spark, Hadoop, and Kafka., Strong knowledge of Cloud Computing, specifically AWS, and Data Modeling techniques., Familiarity with programming logic, Linux, Docker, Kubernetes, and version control using Git..

Key responsabilities:

Develop data pipelines for the Data Lake and maintain processes to correct errors.

Implement improvements and work within a FastData context, integrating Adobe Analytics.

Collaborate with an agile team including Engineers, PO, QA, Designers, and Tech Leads to solve challenges.

Develop, deploy, and operate applications following DevOps culture and data modeling practices.

Job description

JOB DESCRIPTION

A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes.

Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas!

Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade.

Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.

Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você!

>> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time. Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro.

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RESPONSIBILITIES AND ASSIGNMENTS

Desenvolvimento de pipeline de dados para o Data Lake;
Manutenção dos processos para correção de falhas/erros;
Implementação de melhorias;
Atuará no contexto de FastData, implementará os consumers como microserviços no EKS, enriquecerá os eventos com dados da plataforma e integrará do Adobe Analytics.
Atuar como parte da equipe ágil;
Colaborar com outros membros da equipe, Engenheiros, PO, QA, Designers, Scrum Master, Funcional e Tech Lead para resolver os desafios existentes;
Desenvolver, implantar e operar aplicações na cultura DevOps;
Modelagem de Dados Relacional e Dimensional.

REQUIREMENTS AND QUALIFICATIONS

Experiência de mínimo de 2 anos atuando com o desenvolvimento e monitoramento de Pipeline AWS;
Big Data | Tecnologias, Soluções e Conceitos como Spark, Hadoop, Hive, MapReduce, Kafka;
Cloud Computing | AWS;
Workflow | AirFlow;
Storage Solutions | S3, Redshift, Parquet, Delta;
Data Modeling | Landing, Cleaning, Processing, Curation, Estruturas de Fato/Dimensão, encadeamento de ETLs, Data Marts;
Lógica de Programação | Escrever e revisar queries em banco de dados, usar parametros, criar variáveis;
Conhecimento em Sistema Operacional (Linux | Docker | Kubernetes);
Conhecimento em Git + GitFlow;
Conhecimento Solido em Pipeline de Dados na AWS.

ADDITIONAL INFORMATION

INDISPENSÁVEL Conhecimento/Atuação em:

Python
Spark
Amazon EKS
GIT
Kubernetes + Docker

Vem trabalhar com a gente!

A LEEGA é referência em consultoria e outsourcing para soluções de Data Analytics .

Temos 14 ANOS de mercado e mais de 20 ANOS de experiência em soluções de Business Intelligence, Data Integration e Analytics, atendendo grandes empresas dos mais diversos segmentos do mercado e contamos com mais de 400 colaboradores.

Conquistamos capacidade técnica e reunimos as melhores pessoas para proporcionar aos nossos clientes a melhor experiência.

Brasileiros, com escritório de projetos, fábrica de software e centro de treinamento em São Paulo (capital) , atuação internacional com escritório também em Portugal, somos conhecidos por viver e respirar Analytics e Big Data, inovando nossa tecnologia, compartilhando conhecimento, evoluindo talentos e entregando VALOR.

Em nosso porftólio de serviços ofertamos consultoria especializada, alocação de profissionais, treinamento e desenvolvimento de soluções customizadas para Cloud Computing, Business Intelligence, Big Data, Data Analytics, Machine Learning, Inteligência Artificial, Data Quality, MDM, Governança de Dados e demais soluções de dados

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