Data Engineer (Google)
- Híbrido
- Tempo inteiro
- Intermédio
Descrição
A Capgemini Portugal está à procura de um Data Engineer com foco em Google para integrar a sua equipa de consultoria em Data & AI. Nesta função, será responsável por desenhar e implementar modelos de dados escaláveis e pipelines no Google Cloud, suportando cargas de trabalho analíticas e de IA. Trabalhará com tecnologias como BigQuery, Dataflow e Pub/Sub, garantindo que os dados brutos são transformados em produtos de dados fiáveis e prontos para o negócio.
As suas responsabilidades incluem desenhar, construir e manter pipelines de dados escaláveis para casos de uso em batch e streaming, implementar padrões robustos de ELT/ETL no BigQuery, aplicar boas práticas de modelagem de dados para cargas analíticas e otimizar o desempenho e custos. Será também responsável por orquestrar fluxos de trabalho utilizando Cloud Composer (Apache Airflow gerido), garantir a qualidade e fiabilidade dos dados através de validações e monitorização, e resolver problemas de produção.
Esta é uma oportunidade para trabalhar num ambiente flexível e dinâmico com políticas de trabalho híbrido, desenvolvendo-se continuamente através de comunidades profissionais da Capgemini e contribuindo para iniciativas de sustentabilidade e inclusão.
Competências
- SQL
- Python
- Google Cloud Platform
- BigQuery
- Dataflow
- Pub/Sub
- Cloud Composer
- Apache Airflow
- ELT/ETL
- Modelagem de dados
- Orquestração de fluxos de trabalho
- Git
- CI/CD
- DataOps
- Testes automatizados
Responsabilidades
- Desenhar, construir e manter pipelines de dados escaláveis no Google Cloud para casos de uso em batch e streaming (Dataflow, Pub/Sub)
- Implementar padrões robustos de ELT/ETL no BigQuery, garantindo datasets prontos para análise e lógica de transformação clara (SQL/Python)
- Aplicar boas práticas de modelagem de dados para cargas de trabalho analíticas e suportar otimização de desempenho e custos
- Orquestrar fluxos de trabalho e dependências utilizando Cloud Composer (Apache Airflow gerido) para garantir agendamento fiável, monitorização e padrões de recuperação
- Garantir qualidade e fiabilidade dos dados através de verificações de validação, monitorização e controlos operacionais (SLAs, tratamento de erros, documentação)
- Resolver problemas de produção e otimizar pipelines para desempenho, escalabilidade e manutenibilidade
Benefícios
- Ambiente de trabalho flexível e dinâmico
- Política de trabalho híbrido
- Melhor equilíbrio entre vida profissional e pessoal
- Comunidades profissionais que apoiam aprendizagem contínua e desenvolvimento de carreira
- Partilha de conhecimento entre diferentes áreas da organização
- Programa de voluntariado para atividades de sustentabilidade e inclusão
- Oportunidade de contribuir com competências para ajudar comunidades em necessidade
- Igualdade de oportunidades e não-discriminação
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