vagas DISPONÍVEIS


Analista de Testes

Forma de Contratação: CLT
Modalidade de trabalho: Preferencialmente presencial na região de Campinas (*Serão analisados perfis que estiverem fora da região de Campinas)


Benefícios:

  • Seguro Saúde
  • Seguro Odontológico
  • Seguro de Vida
  • Vale Alimentação
  • Subsídio para certificações
  • Vale Presente-Datas Comemorativas/Aniversário

Perfil desejado para testes laboratoriais em:

  • Produtos wireless;
  • Experiência comprovada em ensaios de dispositivos de pagamento (POS - Point of Sale);
  • Conhecimento do modo de operação do sistema financeiro e a rede de conectividade de dados digitais vinculada;
  • Conhecimento de Linux e programação (Phyton, Java, C++, etc…) para configuração de dispositivos/ sistemas;
  • Disponibilidade para trabalho presencial em todos os dias úteis da semana;
  • Experiência na operação de equipamentos de simulação de nodeB (2G, 3G, 4G e 5G) para testes de POS da Keysight, R&S e Anritsu;
  • Bom conhecimento em redes de comunicação/ conectividade e experiência na instalação e configuração de redes;
  • Experiência comprovada em automação de dispositivos e processos, incluindo elaboração de relatórios;
  • Experiência em relacionamento com cliente e seus intermediários;
  • Proativo, fácil relacionamento, facilidade no trabalho em equipe, ético e respeitoso, pronto para fornecer e receber feedbacks, colaborativo a atento aos compromissos;
  • Conhecimento de inglês e espanhol (desejável);
  • Experiências em testes de ferramentas OpenSource;
  • Experiência com testes de dispositivos POS em redes WiFi, Bluetooth e Ethernet.

Engenheiro de Dados Pleno

Forma de Contratação: P.J
Modalidade de trabalho: Remoto

Formação/Especializações/Certificações:
  • Superior Completo nas áreas de TI/Engenharia/Afins
  • Certificações AWS e Ágeis (Desejável)
Experiências desejáveis:
  • Experiência em projetos ágeis, seguindo metodologias Scrum e Kanban
Experiências necessárias:
  • SQL: Análise de queries e proposição de melhoria de performance
  • PL/SQL: Criação de procedures, views, triggers
  • Análise de causa raiz de erros
  • Projetos de DW / BI / Data Lake
  • Mapeamento de dados (Origem > Staging/Raw Data >Refined)
  • Processos de carga/ingestão de dados em ambiente AWS usando JSON
  • Stack de Serviços de Data Lake AWS, especialmente Redshift e WLM;
  • Airflow - Criação e análise de dags
  • Jenkins
  • Git
  • Python 

Principais atividades:

  • Criação dos processos de ingestão de dados em Data Lake;
  • Apoio no Desenho de arquitetura de solução para Data Lake;
  • Modelagem de dados de BI / Data Lake (Multidimensional, Star Schema, Snow Flake, Flat, DataMarts);
  • Extração de dados e geração de arquivos de saída;
  • Carga de dados em base AWS Redshift;
  • Otimizações para carga e consulta de dados no AWS Redshift (distribuição, ordenação, compressão, concorrência, otimizações, uso de copy/unload, uso de materialized views);
  • Análise e otimização dos clusters de Redshift (sizing/resizing, configuração dos nós, uso de Dense Computing (DC) X Dense Storage (DS), elastic resize, pause/resume para redução de custos, aplicação do vacuum e analyze);
  • Criação dos pipelines de dados utilizando Apache Airflow;
  • Geração de Relatórios / Dashboards em Power BI;
  • Data Mapping;
  • System / Data Discovery - Entendimento dos sistemas de origem.

Engenheiro de Dados Sênior (Presencial)

Forma de Contratação: P.J
Modalidade de trabalho: Presencial - Belo Horizonte/MG

Formação/Especializações/Certificações:
  • Superior Completo nas áreas de TI/Engenharia/Afins
  • Certificações AWS e Metodologias Ágeis (Desejável)
Experiências desejáveis:
  • Experiência em projetos ágeis, seguindo metodologias Scrum e Kanban
Experiências necessárias:
  • Projetos de DW / BI / Data Lake
  • Modelagem de dados para BI (Multidimensional, Star Schema, Flat Tables, DataMarts)
  • Mapeamento de dados (Origem > Staging/Raw Data >Refined)
  • Arquitetura de Data Lake AWS
  • Processos de carga/ingestão de dados em ambiente AWS
  • Stack de Serviços de Data Lake AWS, especialmente Redshift;
  • Criação/configuração de cluster de Redshift
  • Modelagem de dados e tabelas para Redshift, observando-se distribuição dos dados, performance, utilização de recursos, característica do dado, etc.
  • Airflow
  • Jenkins
  • Git
  • Python
  • Pyspark
  • Amazon EMR
  • Amazon SNS
  • AWS K8s
  • Tópico Kafka
  • Glue
  • S3
  • Banco de dados relacionais
  • Banco de dados não relacionais

Principais atividades:

  • Criação dos processos de ingestão de dados em Data Lake
  • Modelagem de dados de BI / Data Lake (Multidimensional, Star Schema, Snow Flake, Flat, DataMarts)
  •  Extração de dados e geração de arquivos de saída.
  • Carga de dados em base AWS Redshift
  • Otimizações para carga e consulta de dados no AWS Redshift (distribuição, ordenação, compressão, concorrência, otimizações, uso de copy/unload, uso de materialized views);
  • Análise e otimização dos clusters de Redshift
  • Criação dos pipelines de dados utilizando Apache Airflow
  • Geração de Relatórios / Dashboards em Tableau
  • Data Mapping
  • System / Data Discovery - Entendimento dos sistemas de origem.

Engenheiro de Dados Pleno (Presencial)

Forma de Contratação: P.J
Modalidade de trabalho: Presencial - Belo Horizonte/MG

Formação/Especializações/Certificações:
  • Superior Completo nas áreas de TI/Engenharia/Afins
  • Certificações AWS e Metodologias Ágeis (Desejável)
Experiências desejáveis:
  • Experiência em projetos ágeis, seguindo metodologias Scrum e Kanban
Experiências necessárias:
  • Projetos de DW / BI / Data Lake
  • Modelagem de dados para BI (Multidimensional, Star Schema, Flat Tables, DataMarts)
  • Mapeamento de dados (Origem > Staging/Raw Data >Refined)
  • Arquitetura de Data Lake AWS
  • Processos de carga/ingestão de dados em ambiente AWS
  • Stack de Serviços de Data Lake AWS, especialmente Redshift
  • Criação/configuração de cluster de Redshift
  • Modelagem de dados e tabelas para Redshift, observando-se distribuição dos dados, performance, utilização de recursos, característica do dado, etc
  • Airflow
  • Jenkins
  • Git
  • Python
  • Pyspark
  • Amazon EMR
  • Amazon SNS
  • AWS K8s
  • Tópico Kafka
  • Glue
  • S3
  • Banco de dados relacionais
  • Banco de dados não relacionais

Principais atividades:

  • Criação dos processos de ingestão de dados em Data Lake
  • Modelagem de dados de BI / Data Lake (Multidimensional, Star Schema, Snow Flake, Flat, DataMarts)
  •  Extração de dados e geração de arquivos de saída.
  • Carga de dados em base AWS Redshift
  • Otimizações para carga e consulta de dados no AWS Redshift (distribuição, ordenação, compressão, concorrência, otimizações, uso de copy/unload, uso de materialized views);
  • Análise e otimização dos clusters de Redshift
  • Criação dos pipelines de dados utilizando Apache Airflow
  • Geração de Relatórios / Dashboards em Tableau
  • Data Mapping
  • System / Data Discovery - Entendimento dos sistemas de origem.

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vai muito além
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