Data Engineer

Conheça o Inter 
Pioneiros, mudamos o mercado ao lançar o primeiro banco digital do Brasil e seguimos criando tendências com tecnologia de ponta. Evoluímos para um Super App Financeiro Global, com soluções completas e inovação de primeira. Aqui, o trabalho tem propósito: construir oportunidades reais, transformar a vida das pessoas e o mercado financeiro. Esse é o nosso Jeito Inter de Fazer. Se você quer fazer parte dessa mudança e deixar um legado, seu lugar é aqui.

Vem ser Sangue Laranja.

Get to Know Inter 
As pioneers, we transformed the market by launching Brazil’s first digital bank and continue to shape the future with cutting-edge technology.
We have evolved into a Global Financial Super App, delivering complete solutions and leading innovation. Here, work has purpose: creating real opportunities, transforming people’s lives, and reshaping the financial market.
This is the Inter way of making things happen. If you want to be part of this transformation and leave your mark, your place is here.

Become Sangue Laranja.

Sobre a vaga e missão do cargo 

Você fará parte do nosso time Internacional, vai atuar nas demandas de dados dos projetos globais do Inter. 

No seu dia a dia, você vai: 

• Implementar pipelines de dados escaláveis e eficientes;
• Monitorar recursos e custos de soluções desenvolvidas;
• Desenvolver códigos e soluções com foco em clean code, boas práticas e eficiência;
• Realizar provisionamento de infra-estrutura relacionadas a dados (Terraform);
• Realizar otimização em pipelines de dados
• Prover integrações de aplicações e serviços de dados entre sistemas.
• Colaborar com outras equipes de engenharia, ciência e análise de dados para desenvolver soluções de dados que impulsionem a eficiência e tomada de decisão orientada por dados.

O que buscamos 

Obrigatórios:

• Proficiência em Python e SQL;
• Conhecimento em Spark (PySpark);
• Conhecimento comprovado com AWS;
• Conhecimento em ferramentas de big data como Apache Spark, Apache Kafka e Apache Airflow, e experiência em utilizá-las para construir pipelines de dados;
• Conhecimento nos principais serviços da AWS utilizados em engenharia de dados, como Amazon S3 para armazenamento de dados, AWS Glue para ETL, EMR;
• Experiência em bancos de dados relacionais e não relacionais, como MySQL, PostgreSQL, e/ou NoSQL (por exemplo, MongoDB), e capacidade de otimizar consultas e modelagem de dados;