Jobs › Companies › Accenture › Data Engineering Analyst | Azure Data Platform (English Required)

À propos de ce poste Data Engineering Analyst | Azure Data Platform (English Required) chez Accenture

Accenture · Sur site · Sao Paulo, Torre Paineira
Cette offre d’emploi est en Portuguese.

Estamos em busca de um(a) Data Engineering Analyst para atuar na construção, evolução e sustentação de soluções modernas de dados no ecossistema Microsoft Azure. Esta posição terá atuação prática no desenvolvimento de pipelines escaláveis, processamento e transformação de dados, utilizando tecnologias como Azure Databricks, PySpark e SQL.

Você atuará em projetos end-to-end de Engenharia de Dados, contribuindo para o desenvolvimento de soluções robustas e escaláveis, aplicando conceitos de modelagem dimensional, Star Schema e Medallion Architecture, além de integrar diferentes serviços da plataforma Microsoft Azure.

Seu trabalho será essencial para apoiar a transformação digital dos clientes, garantindo disponibilidade, qualidade e performance dos dados para suportar decisões estratégicas e geração de valor para o negócio.

 

Na Avanade, você terá a oportunidade de trabalhar com tecnologias Microsoft de ponta, participar de projetos globais e colaborar com equipes multidisciplinares para impulsionar a inovação e gerar valor para nossos clientes. Together we do what matters

 

Saiba mais sobre alguns dos nossos benefícios

  • Vale refeição ou alimentação
  • Cartão Multibenefícios (até Consultor(a) Sênior)
  • Convênio médico e odontológico
  • Certificações e treinamentos
  • Seguro de vida
  • Previdência privada
  • Avababy: acompanhamento da gestação e kit para novos pais e mães
  • Participação nos resultados da empresa
  • Wellhub
  • Auxílio creche
  • Mentoria de carreira
  • Política de Birthday Off (um dia de folga no mês do seu aniversário)
  • Sessões de bem-estar
  • Para cargos gerenciais: veículo corporativo, estacionamento e auxílio combustível

Responsabilidades

  • Desenvolver, manter e evoluir pipelines e soluções de dados utilizando tecnologias Microsoft Azure.
  • Implementar e otimizar processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados.
  • Desenvolver soluções utilizando Azure Databricks, PySpark e SQL.
  • Implementar soluções seguindo os princípios de Medallion Architecture.
  • Desenvolver modelos de dados analíticos utilizando modelagem dimensional e Star Schema.
  • Investigar e solucionar incidentes, realizando troubleshooting e correções de forma eficiente.
  • Garantir a qualidade, confiabilidade e performance das soluções implementadas.
  • Produzir e manter documentações técnicas das entregas realizadas.
  • Trabalhar em parceria com equipes multidisciplinares ao longo do ciclo de desenvolvimento e implementação das soluções.
  • Contribuir para iniciativas de melhoria contínua e disseminação de boas práticas de Engenharia de Dados.

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Habilidades e Experiências

Requisitos obrigatórios

  • Inglês avançado para atuação em ambiente global.
  • Experiência sólida com Azure Databricks em projetos end-to-end de Engenharia de Dados.
  • Sólidos conhecimentos em PySpark e SQL, aplicados ao desenvolvimento e otimização de pipelines.
  • Experiência prática com modelagem dimensional e Star Schema.
  • Experiência com Medallion Architecture em soluções implementadas.
  • Conhecimento em Azure Data Factory (ADF), Azure Synapse Analytics e Microsoft Fabric.
  • Domínio de processos de ETL/ELT, ingestão, transformação e disponibilização de dados.
  • Forte capacidade analítica, troubleshooting e autonomia técnica.

Diferenciais

  • Conhecimento em Kusto Query Language (KQL), incluindo Extents e Joins.
  • Vivência com Azure DevOps (ADO) para gestão e acompanhamento de demandas.
  • Conhecimentos avançados em T-SQL, incluindo otimização de consultas, estratégias de indexação, profiling e análise de performance.
  • Experiência com Microsoft Fabric em ambientes produtivos.
  • Conhecimento de boas práticas de qualidade, governança e performance de dados.
  • Certificações Microsoft relacionadas a Azure Data, Microsoft Fabric ou Data Engineering serão consideradas diferenciais.

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