Publicado el 24 sept 2026 · Lo confirmamos en el momento en que este empleo fue agregado
¿Esta empresa es tuya?Você é apaixonado(a) por tecnologia e inovação?💡 No Grupo Sys
Map – que reúne Sys
Map Solutions, Triggo
Labs e triggo.ai – acreditamos que grandes resultados nascem de pessoas incríveis.Somos uma empresa brasileira de tecnologia que, desde 1999, ajuda organizações a superar desafios complexos e acelerar sua transformação digital.Nossa atuação abrange diversos segmentos, como Telecom, Varejo, Educação, Financeiro, Indústria/Cosméticos e Energia, sempre com foco em soluções inovadoras e de alto impacto.👉 Candidate-se agora e construa o futuro da tecnologia conosco!
Projetar, desenvolver e manter
pipelines de dados escaláveis
para ingestão, transformação e disponibilização de dados;Estruturar e otimizar
modelos de dados analíticos
voltados para operações hospitalares (manutenção, ativos, infraestrutura e facilities);Desenvolver rotinas de processamento de dados utilizando
Spark e Python
para grandes volumes de dados;Criar e otimizar
queries complexas em SQL, garantindo alta performance e integridade das informações;Implementar processos de
CI/CD e versionamento de código
utilizando
Azure Dev
Ops;Trabalhar com arquitetura de dados em
analytics e dashboards, garantindo a confiabilidade das camadas de dados consumidas pelas áreas de negócio;Atuar junto às áreas de Facilities, Engenharia e Patrimônio para entender necessidades de dados e traduzi-las em soluções técnicas.
Experiência sólida como
Engenheiro de Dados em nível Sênior ou Especialista;Conhecimento avançado em
SQL
para manipulação e otimização de grandes volumes de dados;Experiência com
Apache Spark
para processamento distribuído;Programação em
Python
para engenharia de dados e automação;Experiência com
Azure Dev
Ops
(versionamento, pipelines CI/CD, gestão de código);Experiência em
arquitetura e serviços de dados na AWS;Vivência com
modelagem de dados, ETL/ELT e construção de Data Lakes ou Data Warehouses;Conhecimento em boas práticas de
ambiente hospitalar ou área da saúde;Vivência com dados de
gestão de ativos, manutenção, engenharia ou facilities;Experiência com
arquiteturas modernas de dados (Lakehouse, Data Mesh ou Data
Ops);Conhecimento em ferramentas de
visualização de dados e BI.
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