Estamos a contratar: Data Engineer
Localização: Porto (Regime híbrido: 1x por semana presencial)
Estás pronto para dar um novo passo na tua carreira num projeto de transformação digital com impacto real na indústria? Procuramos um Data Engineer para integrar uma equipa dedicada à migração de QlikView para Microsoft Fabric.
Se tens paixão por dados, experiência com tecnologias Azure e queres trabalhar num ambiente tecnológico desafiante, esta oportunidade é para ti
Sobre a Oportunidade:
Vais fazer parte de uma equipa focada em arquitetar e desenvolver pipelines de dados escaláveis e robustos no contexto industrial. Este projeto envolve a modernização da stack de Business Intelligence e Analytics, com forte aposta em tecnologias Microsoft, especialmente Fabric.
Responsabilidades:
* Participar na migração de dashboards e pipelines de QlikView para Microsoft Fabric;
* Desenvolver arquiteturas de dados escaláveis usando Azure Datafactory, Azure Databricks e/ou Microsoft Fabric;
* Criar pipelines de dados que apoiem operações financeiras e industriais;
* Contribuir para a modelação de dados analíticos e relacionais;
* Desenvolver visualizações e dashboards com Power BI (preferencial);
* Assegurar a integração com fontes de dados na cloud (Azure).
O que Procuramos:
* Mais de 3 anos de experiência como Data Engineer;
* Experiência prática com:
o Azure Datafactory;
o Azure Databricks;
o Microsoft Fabric;
* Experiência na criação de visualizações com Power BI (preferencial);
* Capacidade de conceber modelos de dados para relatórios financeiros e operacionais;
* Experiência com ambientes cloud (preferencialmente Azure);
* Disponibilidade para regime híbrido 1x por semana na região do Porto.
O que Oferecemos:
* Participação num projeto estratégico com foco em modernização tecnológica;
* Oportunidade de trabalhar com Microsoft Fabric e ferramentas de dados de ponta;
* Equipa dinâmica e colaborativa com forte cultura de partilha de conhecimento;
* Regime híbrido com equilíbrio entre remoto e presencial;
* Condições salariais competitivas e ajustadas à experiência demonstrada.