Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenlösungen und arbeite an spannenden Projekten in einem dynamischen Umfeld.
- Unternehmen: Radix, ein globales Unternehmen mit Büros in Brasilien und den USA.
- Vorteile: Umfassende Gesundheitsversorgung, flexible Arbeitszeiten und Unterstützung für berufliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Vielfältiges Team mit Fokus auf Inklusion und persönliches Wohlbefinden.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite mit modernsten Technologien.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Kenntnisse in Cloud-Computing sowie Programmierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
A primeira coisa que você precisa saber é que aqui você não vai cair na rotina.
A Radix desenvolve soluções para empresas de diferentes setores e indústrias.
Cada projeto tem suas tecnologias, soluções e prazos e você terá oportunidade de atuar e experimentar diferentes desafios.
Além da nossa atuação pelo Brasil, com escritório no Rio de janeiro, São Paulo e Belo Horizonte, temos também filiais nos Estados Unidos, fazendo com que a Radix se consolide cada vez mais como uma empresa global .
Como Profissional de Engenharia de Dados você vai
- Buscar conhecimento de melhores práticas, metodologias e técnicas para executar suas atividades.
- Cumprir os prazos acordados com seus superiores ou sinalizar tempestivamente aos mesmos os impeditivos que venham a gerar atrasos.
- Ajudar a otimizar códigos dos seus pares.
- Observar as políticas de governança de dados ao longo do projeto e sua sustentação.
- Entender, propor e implementar integrações de dados de fontes distintas.
- Implementar pipelines tanto de processos batch como real time.
- Criar pipelines de dados de forma independente com apoio para validação de seus pares mais experientes.
Para essa vaga, você deve ter
- Domínio amplo tanto sobre processos batch como real time e suas respectivas tecnologias.
- Domínio de serviços de Cloud Computing (diferencial: GCP);
- Conhecimento de lógica de programação, o básico de linguagem para ETL como por exemplo SQL e Python.
- Conhecimento sobre os diversos tipos de dados (estruturados e não estruturados) em suas diversas tecnologias (parquet, avro, bd relacional, bd a documento, etc).
- Conhecimento em algoritmos e estrutura de dados.
É um diferencial se você tiver
- Graduação em áreas como Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física, Economia ou áreas correlatas.
- Mestrado ou Doutorado em Engenharia de Dados, IA ou disciplinas que exijam alta capacidade analítica.
- Conhecimento de plataforma de dados, como por exemplo databricks, snowflake, cognite, tableau, google bigquery ou afins;
- Domínio das principais tecnologias utilizadas na engenharia de dados tais como Hadoop, Spark, bancos colunares ou afins
- Intuição sobre o funcionamento interno dos métodos estatísticos dos algoritmos.
Benefícios
- Assistência Médica Nacional (para o titular e dependentes, com quarto privativo)
- Assistência odontológica nacional (para o titular e dependentes)
- Vale refeição / alimentação flexível
- Auxílio home office
- Day off (no mês do aniversário)
- Wellhub (antigo Gympass)
- Licença Maternidade (6 meses) e Paternidade (20 dias) estendidas
- Auxílio creche para filhos de até 3 anos (por filho)
- Apoio em saúde mental com a Wellz
- Clube de Vantagens com descontos em diversos parceiros
- Convênio com instituições de ensino e cursos de idioma
- Desenvolvimento Profissional (Universidade Corporativa)
- Parceria com empresa de coworkings no Brasil
- Programa de Qualidade de Vida e Bem-Estar
- Médico consultor para acompanhamento de radixers
- Planos de incentivos
- A Radix está sempre no topo das Melhores Empresas para se trabalhar porque:
- Temos profissionais comprometidos, dedicados, curiosos e inovadores.
- O espírito de equipe é a nossa maior força. Trabalhamos de forma cooperativa e sabemos que estamos juntos, remando na mesma direção.
- Temos um ambiente diverso, que valoriza equidade e inclusão.
- Nossa jornada de trabalho é flexível e em quase todos os projetos é possível trabalhar de qualquer lugar do Brasil.
- Valorizamos o bem-estar e o cuidado com as nossas pessoas, com programas de apoio à saúde mental, psiquiatra e médico consultor disponíveis.
- #J-18808-Ljbffr
Profissional Engenharia de Dados Pleno Arbeitgeber: Radix
Die Radix bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung für Datenwissenschaftler, in der Innovation und Teamarbeit gefördert werden. Mit einem klaren Fokus auf die berufliche Weiterentwicklung und Schulungen in modernen Technologien wie Python und Machine Learning, ermöglicht das Unternehmen seinen Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten kontinuierlich zu verbessern. Zudem profitieren die Mitarbeiter von flexiblen Arbeitszeiten und einer positiven Unternehmenskultur, die Kreativität und Zusammenarbeit schätzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Profissional Engenharia de Dados Pleno erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Radix zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Profissional Engenharia de Dados Pleno mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Profissional Engenharia de Dados Pleno bei Radix gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Radix vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Radix entscheidend sein!
