Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenpipelines in einem dynamischen Remote-Team.
- Unternehmen: Icon – ein innovatives Unternehmen, das Technologie und Menschen verbindet.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten in einem unterstützenden und kollaborativen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenarchitektur und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in SQL, Python/PySpark und Databricks erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Você conhece a Icon? Apaixonados por pessoas e especialistas em tecnologia. Nosso trabalho é encontrar talentos e soluções sob medida para os nossos clientes. Vem encontrar o seu projeto ideal conosco e participar da comunidade ICON!
Sobre a Vaga
- Código da vaga: A61113558947
- Modelo de contratação: PJ
Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados Senior para o desenvolvimento e manutenção de Pipelines de dados fronteira entre a Engenharia de Dados e Analytics. Seu papel será modelar camadas Gold/Semânticas de alta performance e cuidar do desenvolvimento da ingestão destes dados garantindo que as regras de negócio estejam centralizadas no Lakehouse. Você atuará próximo aos PMs para traduzir necessidades de negócio em arquiteturas de dados escaláveis.
O que você fará:
- Arquitetura Lakehouse: Desenvolver e evoluir pipelines no Databricks (PySpark/SQL) seguindo a arquitetura Medallion, garantindo governança e rastreabilidade.
- Modelagem de Dados Analíticos: Definir a estratégia de tabelas Fato, Dimensão e métricas centralizadas, construindo uma camada de consumo com modelos semânticos simples.
- Interface com Negócio: Colaborar com PMs e stakeholders para mapear requisitos, traduzindo dores de negócio em soluções técnicas estruturadas.
- Qualidade e Governança: Implementar testes automatizados de qualidade de dados e garantir a consistência das métricas (Single Source of Truth).
- Otimização: Monitorar e otimizar custos e performance no ambiente AWS/Databricks.
O que você precisa ter:
- Formação: Graduação em TI, Engenharia, Estatística ou áreas correlatas.
- Experiência Técnica Sólida: Domínio de SQL avançado e Python/PySpark para transformações complexas.
- Plataforma: Experiência profunda em Databricks (Workflows, Delta Lake) rodando sobre AWS (S3, IAM).
- Modelagem de Dados: Experiência prática com Data Warehousing (Kimball/Inmon) e modelagem dimensional.
- Soft Skills de Liderança: Capacidade de mentoria, autonomia para tomada de decisão técnica e excelente comunicação com perfis não técnicos.
Diferenciais:
- Experiência prévia com dados do mercado farmacêutico (IQVIA, Close Up).
- Experiência com ferramentas de observabilidade de dados e catálogos (Unity Catalog).
Local: Hortolândia/SP
Engenheiro(a) de Dados – Sênior Arbeitgeber: vagas.sc
Die Icon ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Technologie und Menschen im Mittelpunkt stehen. Als Teil eines engagierten Teams haben Sie die Möglichkeit, an innovativen Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem flexiblen Remote-Setup weiterzuentwickeln. Wir fördern kontinuierliches Lernen und bieten Ihnen die Chance, Ihre Karriere durch Mentoring und Zusammenarbeit mit erfahrenen Fachleuten voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Engenheiro(a) de Dados – Sênior erhalten könnten
✨Mach deine Projekte sichtbar!
Erstelle ein Portfolio, das deine Datenanalyse- und Statistik-Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub, um deine Arbeitsproben zu präsentieren. Wenn du erklärst, welche Tools und Methoden du verwendet hast, gibst du potenziellen Kunden einen klaren Einblick in dein Können!
✨Netzwerke in der Data-Science-Community
Tritt Online-Communities und Foren bei, die sich auf Data Science konzentrieren, wie Kaggle oder die Data Science Gruppe auf LinkedIn. Hier kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch Kontakte knüpfen, die dir helfen könnten, neue Aufträge zu finden.
✨Präsentiere dich auf Freelance-Plattformen
Registriere dich auf Plattformen wie Upwork oder Freelancer, die sich gut für Freiberufler eignen. Achte darauf, dein Profil komplett auszufüllen und nachvollziehbare, spannende Projekte hinzuzufügen. Das erhöht deine Chancen, von Kunden wahrgenommen zu werden!
✨Direktbewerbungen bei interessanten Unternehmen
Wenn du Firmen hast, die dich wirklich interessieren, scheue dich nicht, direkt über ihre Website oder soziale Medien zu fragen. Zeige, wie du ihnen helfen kannst und warum du die richtige Wahl für ihre Datenprojekte bist. Warte nicht auf die perfekte Stellenausschreibung – sei proaktiv!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Engenheiro(a) de Dados – Sênior mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Projekte sichtbar:Da es sich um eine freiberufliche Position im Bereich Data Science handelt, ist dein Portfolio das A und O. Stelle sicher, dass du eine Auswahl deiner besten Projekte präsentierst – sei es durch GitHub-Repos, Jupyter Notebooks oder eigene Webseiten, die deine Workflows und Ergebnisse zeigen. Zeige, welche Tools und Techniken du genutzt hast!
Setze auf konkrete Ergebnisse:Bei der Bewerbung ist es wichtig, dass du konkrete Ergebnisse und Erfolge aus deinen vorherigen Projekten in den Vordergrund stellst. Hast du beispielsweise Verbesserung in der Datenanalyse oder Vorhersagemodelle erzielt? Nenne Zahlen, um deine Erfolge besser greifbar zu machen.
Erkläre deine Preisstrategie:In deiner Bewerbung solltest du deine Preise und Konditionen klar darlegen. Zeige, wie du deine Dienstleistungen bewertest und welche Leistungen die Kunden von dir erwarten können. Transparen ist hier der Schlüssel, besonders in der Welt der Freiberufler!
Verbindung zur Branche herstellen:Nutze deine Bewerbung, um eine Verbindung zur Branche herzustellen, in der vagas.sc tätig ist. Zeige, dass du die aktuellen Trends und Herausforderungen im Data Science Bereich kennst und wie du mit deinen Skills und Erfahrungen zum Erfolg von vagas.sc beitragen kannst. Lass uns wissen, was du tun kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei vagas.sc vorbereitet
✨Zeig deine besten Projektergebnisse!
Als Freiberufler im Bereich Data Science musst du deine bisherigen Projekte und Erfolge klar präsentieren. Bring eine ansprechende Portfolio-Mappe mit, die verschiedene Datenprojekte zeigt, die du bereits umgesetzt hast. Erkläre die Tools und Techniken, die du verwendet hast, um Lösungen zu entwickeln.
✨Sei bereit für technische Fragen
Technische Fragen sind in Data Science wirklich wichtig, also sei bereit, deine Kenntnisse in Statistik, Machine Learning und Datenverarbeitung zu demonstrieren. Du könntest dazu aufgefordert werden, ein Beispiel aus der Praxis zu erläutern oder sogar einen Mini-Coding-Test durchzuführen, um deine Programmierkenntnisse zu zeigen.
✨Sprich über deine Werkzeuge und Methoden
Stelle sicher, dass du mit den gängigen Tools und Plattformen, wie Python, R oder SQL, vertraut bist. Auch Cloud-Dienste wie AWS oder Google Cloud können im Gespräch zur Sprache kommen. Erwähne konkrete Beispiele, wie du mit diesen Werkzeugen Herausforderungen gemeistert hast.
✨Personalisiere dein Angebot
Da du freiberuflich arbeitest, ist es wichtig, dass du deinem potenziellen Auftraggeber klar machst, wie du seine speziellen Bedürfnisse erfüllen kannst. Sei bereit, über deine Flexibilität, Verfügbarkeit und Preise zu sprechen. Zeig, dass du anpassungsfähig bist und dir Zeit nimmst, um die besten Lösungen für die Projekte deines Kunden zu finden.
