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Incognia Brazil
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Why this grade This listing scored 27/100, which is an F. It lost the most ground on pay transparency. See the breakdown
- Description depth 20 / 20 How much the posting actually says about the work, measured in characters of real text.
- Remote clarity 8 / 15 Whether "remote" means anywhere, or is quietly restricted to one country.
- Corroboration 5 / 10 Whether more than one source carries this listing.
- Freshness 4 / 15 How recently it was posted. Older postings are likelier to be filled or abandoned.
- Role specificity 0 / 10 Whether the listing is tagged well enough to tell what the role actually is.
- Pay transparency 0 / 25 A published salary range, worth more than any other single factor because it is what a candidate cannot find out without applying.
-10 Ghost-job penalty — Deducted for signals that this posting may not be a real, currently-open role — staleness, repeated relisting, or talent-pool language.
Every figure above is arithmetic over the posting itself — its salary field, its text, its age, its tags and how many sources carry it. How the grades work →
No Grupo Stefanini, acreditamos no poder da colaboração. Co-criamos soluções inovadoras em parceria com nossos clientes, combinando tecnologia de ponta, inteligência artificial e a criatividade humana. Estamos na vanguarda da resolução de problemas de negócios, proporcionando impacto real em escala global.
Ao se juntar à Stefanini, você se torna parte de uma jornada global de transformação. Estamos empenhados em criar impacto positivo não apenas nos negócios, mas também na vida de nossos colaboradores. Se você procura uma oportunidade de crescimento profissional em uma empresa que valoriza inovação, respeito, autonomia e parceria, você encontra aqui!
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O que esperamos que você realize:
- Modelar e viabilizar fluxos de dados, incluindo processos de ETL — Extract, Transform, Load —, ELT — Extract, Load, Transform — e streaming de dados;
- Desenvolver e manter pipelines de dados que garantam a movimentação eficiente e confiável das informações entre sistemas;
- Realizar testes e implementar ferramentas para automatizar e otimizar o processamento de dados em tempo real e em lote, assegurando a integridade e a qualidade das informações ao longo de todo o ciclo de vida;
- Utilizar Python para manipulação de dados, especialmente com as bibliotecas Pandas, NumPy, PySpark, PySpak, Polars, DuckDB e SQLAlchemy, ou similares;
- Trabalhar em projetos de Machine Learning, especialmente com ferramentas como Airflow, Spark, Flink, Kafka e Parquet, entre outras similares.
O que precisamos que você tenha de conhecimento:
- Formação de nível superior na área de Tecnologia da Informação ou formação superior com curso de pós-graduação na área de informática;
- Conhecimento prático em bancos de dados e linguagem SQL;
- Conhecimentos práticos em bancos de dados multidimensionais;
- Conhecimentos sobre ETL — Extract, Transform, Load;
- Familiaridade com estruturas de dados e com o conteúdo de fontes de dados analíticos, como data warehouse e data mart;
- Conhecimentos gerais em Business Intelligence;
- Capacidade analítica;
- Domínio das ferramentas Microsoft Power BI.
Requisitos desejáveis:
- Experiência em modelar e viabilizar fluxos de dados, incluindo processos de ETL — Extract, Transform, Load —, ELT — Extract, Load, Transform — e streaming de dados;
- Experiência no desenvolvimento e na manutenção de pipelines de dados que garantam a movimentação eficiente e confiável das informações entre sistemas;
- Vivência na realização de testes e na implementação de ferramentas para automatizar e otimizar o processamento de dados em tempo real e em lote, assegurando a integridade e a qualidade das informações ao longo de todo o ciclo de vida;
- Conhecimento avançado de Python para dados, especialmente das bibliotecas Pandas, NumPy, PySpark, PySpak, Polars, DuckDB e SQLAlchemy, ou similares;
- Conhecimento avançado em projetos de Machine Learning, especialmente com ferramentas como Airflow, Spark, Flink, Kafka e Parquet, entre outras similares.
Informações adicionais
🍛 Vale-alimentação ou vale-refeição;
👨🏼🎓 Desconto em cursos, universidades e instituições de idiomas;
📚 Academia Stefanini — plataforma com cursos on-line, gratuitos, atualizados e com certificado;
🗣 Mentoring;
💉 Clube de vantagens para consultas e exames;
🏥 Assistência médica;
🦷 Assistência odontológica;
💰 Clube de vantagens e descontos nos melhores estabelecimentos;
🛫 Clube de viagens;
🐶 Convênio para pets.
Originally posted on Himalayas
Apply for this role Opens himalayas.app — the link as listed; we have not yet verified it is the employer's own page
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- 20 Aug 2026 Himalayas first sighting
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