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Data Engineer
Xpandit —Lisboa
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Familiaridade com ferramentas de teste, como osciloscópios, etc; Design e dimensionamento de circuitos de eletrónica analógica e digital;
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Data Engineer

Xpandit
Lisboa

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Detalhes da oferta

Qualificações

Mestrado
Graduação

Descrição completa da oferta

Equipa: Data Engineering
Nível: Mid-level, Senior
Escritórios: Lisboa, Braga

Na Xpand IT, a equipa de Engenharia de Dados desenvolve e implementa arquiteturas e soluções de software focadas no processamento de dados em grande escala. A missão da equipa é resolver desafios complexos relacionados com Volume, Velocidade e Variedade, garantindo que os dados são capturados, armazenados e geridos de forma eficiente. O principal foco passa por tirar partido de tecnologias líderes de mercado para construir sistemas robustos que suportem fluxos críticos de informação, assegurando sempre a fiabilidade e o desempenho do ecossistema de Big Data.

Principais responsabilidades

Como Data Engineer, terás um papel central no desenvolvimento de software e de sistemas distribuídos, aplicando boas práticas de engenharia ao universo dos dados. O teu foco será:

Implementar soluções de processamento (Batch e Streaming) onde o desempenho é essencial;
Desenhar pipelines de dados e modelos organizacionais que otimizem operações de pesquisa e armazenamento;
Garantir a escalabilidade e fiabilidade do software, independentemente do crescimento do volume de dados;
Colaborar com engenheiros de plataforma para integrar standards da indústria em soluções de produção;
Analisar problemas complexos de manipulação de dados e desenvolver APIs para consultas de dados de alta velocidade.

Stacks:
Linguagens: Java, Scala ou Python;
Frameworks & processamento: Apache Spark, Kafka/Confluent;
Cloud: Azure, AWS, or Google Cloud;
Storage/Databases: Delta Lake, MongoDB, SQL e NoSQL.
Requisitos
Formação académica

Licenciatura ou Mestrado em Engenharia Informática, Sistemas de Informação ou áreas relacionadas.

Engenharia de Software

Experiência sólida em programação (Java, Scala ou Python) e na aplicação de design patterns em sistemas distribuídos.

Big Data & processamento

Experiência prática com Apache Spark e frameworks para processamento de dados em grande escala.

Cloud & messaging

Bons conhecimentos de serviços de dados em Cloud (Azure, AWS ou Google Cloud) e arquiteturas orientadas a eventos com Kafka.

Bases de dados

Domínio de SQL e experiência em modelação e gestão de bases de dados relacionais e não relacionais (NoSQL).

Idiomas

Fluência obrigatória em português e inglês, tanto escrito como falado.

Pontos extra:
Experiência com ferramentas de orquestração (por exemplo, Airflow) e ecossistemas Lakehouse;
Conhecimentos de CI/CD, Git e ferramentas de automação (Maven, Jenkins ou equivalentes);
Experiência com Infrastructure as Code (Terraform);
Capacidade analítica e gosto por resolver problemas técnicos complexos em equipa.

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