Uma carreira na IBM Consulting baseia-se em relacionamentos de longo prazo e colaboração estreita com clientes em todo o mundo.
Você trabalhará com visionários de vários setores para melhorar a jornada da nuvem híbrida e da IA para as empresas mais inovadoras e valiosas do mundo. Sua capacidade de acelerar o impacto e fazer mudanças significativas para seus clientes é possibilitada por nosso ecossistema de parceiros estratégicos e nossas plataformas tecnológicas robustas em todo o portfólio da IBM incluindo Software e Red Hat.
A curiosidade e a busca constante por conhecimento são a base para o sucesso na IBM Consulting. Em sua função você será incentivado a desafiar o padrão investigar ideias fora de sua função e apresentar soluções criativas que resultem em um impacto inovador para uma ampla rede de clientes. Nossa cultura de evolução e empatia se concentra no crescimento profissional de longo prazo e nas oportunidades de desenvolvimento em um ambiente que valoriza suas habilidades e experiência únicas.
In this role you'll work in one of our IBM Consulting Client Innovation Centers (Delivery Centers) where we deliver deep technical and industry expertise to a wide range of public and private sector clients around the world. Our delivery centers offer our clients locally based skills and technical expertise to drive innovation and adoption of new technology.
Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados com foco em modelagem de dados para atuar no desenvolvimento e manutenção de soluções que garantam a qualidade integridade e performance dos dados corporativos. Essa pessoa será responsável por projetar modelos de dados eficientes (transacionais e multidimensionais) desenvolver pipelines de ingestão e transformação (ETL) e apoiar a evolução da arquitetura analítica da empresa.
O(a) profissional ideal tem perfil analítico atenção a detalhes e experiência prática em ambientes de Big Data trabalhando de forma colaborativa em equipes ágeis e multidisciplinares.
Responsabilidades:
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Projetar e implementar modelos de dados transacionais e multidimensionais garantindo desempenho consistência e escalabilidade;
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Desenvolver e otimizar processos de ETL para integração de múltiplas fontes de dados;
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Trabalhar com Python (PySpark) e Pandas na manipulação transformação e análise de grandes volumes de dados;
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Criar e manter consultas e scripts SQL para extração e modelagem de dados;
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Apoiar a definição e evolução da arquitetura de dados em conjunto com outras áreas técnicas;
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Implementar boas práticas de versionamento de código e automação de testes;
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Colaborar com times de engenharia analytics e produto para garantir o uso eficiente e confiável dos dados.
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Python / PySpark;
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Pandas;
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SQL;
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Modelagem de dados (transacional e multidimensional);
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Desenvolvimento de ETL.
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Arquitetura de software aplicada a dados;
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GitHub (versionamento e integração contínua);
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Desenvolvimento e planejamento de testes;
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Bancos de dados não estruturados (ex.: NoSQL MongoDB Cassandra etc.).