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Data engineering

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Habber Tec Portugal
Anunciada dia 1 maio
Descrição

Sobre Nós – Habber Tec
Habber Tec é uma organização com espírito de inovação e há mais de 20 anos transformando o negócio de centenas de clientes na Europa, América e África. Como empresa internacional, somos especializados em Dados, Transformação Digital e Inteligência Artificial, incorporando a Nuvem como peça estratégica para alcançar a modernização tecnológica e a economia digital.

Se os nossos clientes estão comprometidos com a inovação tecnológica para liderar os seus mercados, o nosso principal objetivo é transformar os seus negócios por meio da tecnologia, melhorando processos e resultados. Projetamos, desenvolvemos e integramos soluções personalizadas para diversos setores, atendendo às necessidades específicas de cada empresa.

Para apoiar o nosso crescimento, procuramos pessoas talentosas que queiram envolver-se num projeto com grande futuro na área da Transformação Digital, Dados ou Inteligência Artificial. Junte-se a uma equipa com talento, valores e paixão por inovar e aprender sobre nossas tecnologias, que estão a transformar o mundo.


O que procuramos

Na nossa equipa, não procuramos apenas anos de experiência — procuramos talento, paixão por dados e vontade de aprender!

Se tens formação ou percurso relevante em Engenharia Informática, és apaixonado por pipelines de dados e estás pronto para evoluir num ambiente tecnológico e colaborativo, esta oportunidade é para ti!


Requisitos

* SQL: experiência prática com bases de dados relacionais (MySQL, PostgreSQL, etc.)
* ETL/ELT: experiência com ferramentas como Azure Data Factory, AWS Glue, SSIS, Talend ou equivalentes
* Python ou Java: para desenvolvimento e automação de processos de dados
* CI/CD: práticas de integração e entrega contínua no ciclo de vida dos dados
* Data Modeling: boas práticas na modelação e design de bases de dados
* Ferramentas de Big Data: Spark, Hive, Kafka, Hadoop
* Ambientes cloud: Azure, AWS ou GCP, com ferramentas como BigQuery, Redshift, Databricks
* Metodologias ágeis: Scrum, Kanban
* Boa capacidade de comunicação para partilhar ideias com equipas técnicas e não técnicas
* Proatividade na identificação e resolução de desafios técnicos
* Fluência em Português e Inglês, escrito e falado
* Licenciatura ou Mestrado em Engenharia Informática ou áreas relacionadas, ou experiência equivalente em Data Engineering
* Entre 1 e 8 anos de experiência em Data Engineering
* Paixão por aprender e aplicar novas tecnologias
* Perfil dinâmico, autónomo e com foco em resolução de problemas


Responsabilidades

* Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados (ETL/ELT) eficientes e escaláveis
* Trabalhar com equipas multidisciplinares para entender requisitos de dados e transformá-los em soluções técnicas
* Garantir a qualidade, integridade e fiabilidade dos dados
* Escrever queries SQL eficientes e realizar modelação de dados relacional e dimensional
* Implementar boas práticas de CI/CD no ciclo de vida dos dados
* Participar na modelação de bases de dados e arquitetura de soluções orientadas a dados
* Contribuir para a evolução da stack tecnológica, sugerindo novas ferramentas
* Colaborar em projetos na cloud (Azure, AWS, GCP), integrando serviços de dados cloud-native
* Participar em ambientes ágeis (Scrum/Kanban)
* Comunicar com clareza com stakeholders técnicos e não técnicos
* Proatividade na resolução de problemas técnicos complexos


Regime e Localização

Híbrido, na Área Metropolitana de Lisboa.


O que oferecemos

* Seguro de saúde para o colaborador e agregado (Mgen)
* Subsídio de alimentação (Edenred)
* Parcerias com escolas de línguas, ginásios, farmácias, restauração, hotéis Vila Galé, Banco Millennium BCP
* Formação e plano de progressão de carreira
* Prémios por objetivos e referências
* Dias de férias adicionais
* Prenda de nascimento
* Flexibilidade de horário
* Escritório no centro de Lisboa

Se estás motivado para fazer parte de uma equipa inovadora e contribuir para o nosso crescimento, junta-te a nós! Podes candidatar-te via LinkedIn, nosso website ou enviando CV para o email indicado.

#J-18808-Ljbffr

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