100+ Vagas de Engenheiro de Dados para brasileiros

Talvez você não saiba definir com precisão o que é a Engenharia de Dados. Afinal, Engenharia de Dados é um assunto amplo que abrange uma variedade de cargos, com um foco central na construção de infraestruturas confiáveis para permitir o fluxo constante de dados em um ambiente orientado por dados. O engenheiro de dados, também conhecido como data engineer, facilita a ingestão de dados, limpos e brutos, de múltiplas fontes, para que as pessoas possam utilizá-los para fazer escolhas orientadas por dados dentro da empresa.

A demanda por empregos relacionados a dados cresce a cada dia, à medida que mais empresas aderem à tendência do Big Data e da mineração de dados para extrair informações úteis para os seus negócios. Engenheiros que trabalham com a ingestão de dados não são exceção. As empresas estão sempre em busca de engenheiros de dados competentes e capazes de trabalhar com enormes quantidades de dados complicados para gerar ideias acionáveis. E, como o trabalho exige um alto grau de experiência e competência com Big Data, o potencial de ganho dos engenheiros de dados também aumentou.

A seguir, vamos entender mais a fundo sobre o que se trata a Engenharia de Dados.

A Engenharia de Dados é o processo de desenvolvimento e construção de sistemas de coleta, armazenamento e análise de dados em larga escala. É um campo amplo com aplicações em quase todos os setores. As empresas podem reunir grandes volumes de dados, mas precisam das pessoas e das tecnologia adequadas para garantir que os dados sejam úteis e utilizáveis quando chegarem aos cientistas e analistas de dados.

Os engenheiros de dados projetam sistemas que coletam, manipulam e transformam dados brutos em informações utilizáveis para que os cientistas de dados e analistas de negócios os compreendam. O objetivo final é tornar os dados mais acessíveis para que as empresas possam avaliar e melhorar seu desempenho.

Devido à grande importância dessa função, as vagas home office para data engineer estão em demanda crescente no setor. Como resultado, engenheiros de dados são altamente valorizados pelas empresas em todas as áreas e são bem remunerados por suas contribuições.

Se chegou até aqui, você provavelmente está se perguntando exatamente o que faz um Engenheiro de Dados. Bom, a principal responsabilidade de um data engineer é conceituar e construir uma infraestrutura confiável para transformar os dados em formatos que os cientistas de dados possam entender.

Os engenheiros de dados que trabalham em home office devem ser capazes de identificar tendências em conjuntos de dados massivos, além de elaborar processos escaláveis para transformar dados semi-estruturados e não-estruturados em representações tangíveis. Os engenheiros de dados essencialmente preparam e transformam os dados brutos para que possam ser utilizados para fins analíticos ou operacionais.

Agora, vamos dar uma olhada nas responsabilidades exigidas em vagas de engenheiro de dados remotas:

• Desenvolver, construir, testar e manter arquiteturas
• Através da ingestão de dados, reunir conjuntos de dados enormes e complexos que se alinham com os requisitos comerciais
• Implementar programas analíticos sofisticados, Machine Learning e métodos estatísticos
• Realizar a segurança de dados e governança dos controles de segurança modernos
• Transformar necessidades funcionais e técnicas complexas em designs sofisticados
• Armazenar dados com tecnologias como Hadoop, NoSQL, etc.
• Criar modelos para encontrar padrões ocultos a partir de pedaços de dados
• Integrar processos de gerenciamento de dados na estrutura atual da organização
• Ajudar na integração perfeita de terceiros e desenvolver uma infraestrutura robusta
• Criar serviços web de alto desempenho e escaláveis para rastrear dados

A formação do engenheiro de dados geralmente envolve Ciência da Computação, Engenharia, Matemática aplicada, ou alguma profissão relacionada a TI. Ao adquirir um bacharelado, você pode estabelecer a base do conhecimento neste setor que vive em constante mudança.

Como o trabalho exige um alto nível de compreensão técnica, os futuros engenheiros de dados podem descobrir que um bootcamp ou curso de Engenharia de Dados não será suficiente para competir com seus concorrentes. Além disso, você também pode buscar um mestrado para melhorar suas chances de ter acesso a oportunidades possivelmente mais lucrativas.

Diante disso, você precisará de habilidades de programação em diversas linguagens, incluindo Python e Java, bem como um entendimento da arquitetura do banco de dados SQL. Um bootcamp ou um curso de Engenharia de Dados pode ajudar a elaborar um currículo para conseguir trabalhos home office de Engenharia de Dados se você já tiver um histórico em TI ou em uma área relacionada como matemática ou análise de dados.

Se você não tiver um histórico em tecnologia ou TI, talvez precise se inscrever em um programa mais intensivo para demonstrar seu conhecimento sobre o assunto. Talvez seja necessário investir em um curso de graduação, se ainda não tiver um.

Dedique algum tempo para estudar as vagas remotas disponíveis para descobrir o que as empresas estão procurando, assim você terá uma melhor compreensão de como sua experiência se encaixa nessa função, e, caso necessário, poderá investir mais em sua formação de engenheiro de dados.

1. Hadoop e Spark

A biblioteca de software Apache Hadoop é um framework que utiliza princípios básicos de programação para permitir o processamento distribuído de volumes maciços de dados entre clusters de máquinas. É construída para expandir de um único servidor para milhares de dispositivos, cada um com suas capacidades de computação e armazenamento. Python, Scala, Java, e R estão entre as linguagens de programação suportadas pelo framework.
Embora o Hadoop seja a ferramenta mais poderosa para lidar com muitos dados, ele tem várias limitações, incluindo processamento lento e uma necessidade de bastante programação. Apache Spark é um mecanismo de processamento de dados que permite o processamento de fluxos, o que envolve a entrada e saída contínua de dados. Ele é similar ao Hadoop na medida em que executa muitas das mesmas atividades.

2. C++

Quando você não tem um algoritmo predeterminado, C++ é uma linguagem de programação muito básica, porém poderosa, para calcular rapidamente conjuntos de dados em massa. Além disso, ela é a única linguagem de programação que pode lidar com mais de 1GB de dados em um único segundo. Você também pode retrabalhar os dados e usar a análise preditiva em tempo real, mantendo o sistema de registro consistente.

3. Data Warehousing

Um data warehouse é um banco de dados relacional para consulta e análise de dados. Ele tem o objetivo de fornecer uma imagem a longo prazo dos dados ao longo do tempo. Um banco de dados, por outro lado, atualiza continuamente os dados em tempo real. Engenheiros de dados devem estar familiarizados com os sistemas de armazenamento de dados mais populares, tais como Amazon Web Services e Amazon Redshift. É importante ressaltar que AWS é requisitado em quase todas as vagas de engenheiro de dados.

4. Azure

Azure é uma plataforma de nuvem da Microsoft que permite aos engenheiros de dados criar soluções analíticas de dados em larga escala. Com uma solução analítica empacotada fácil de implementar, ela simplifica a implementação e o suporte de servidores e aplicações. Serviços já construídos para tudo, desde armazenamento de dados até o poderoso machine learning, estão inclusos no pacote. O Azure é tão popular que alguns engenheiros de dados se especializam nele.

5. SQL e NoSQL

A linguagem de programação SQL é o padrão da indústria para criar e manter sistemas de bancos de dados relacionais (tabelas que consistem de linhas e colunas). Existem bancos de dados NoSQL não tabulares em vários formatos e tamanhos, dependendo de seus modelos de dados, tais como um gráfico ou um texto. Sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBD) é um aplicativo de software que oferece uma interface com bancos de dados para armazenamento e recuperação de informações, e conhecê-los é uma obrigação para engenheiros de dados.

6. Machine Learning

Os cientistas de dados utilizam algoritmos de Machine Learning, muitas vezes conhecidos como modelos, para criar previsões baseadas em dados atuais e passados. Os engenheiros de dados simplesmente requerem um entendimento rudimentar de Machine Learning para entender melhor as necessidades dos cientistas de dados (e, por extensão, as necessidades da empresa), implantar modelos e construir funis de dados mais precisos.

7. APIs para Ciência de Dados

Uma API é uma interface de acesso aos dados para aplicações de software. Ela permite que dois aplicativos ou dispositivos interajam um com o outro para concluir um determinado trabalho. Aplicações Web, por exemplo, empregam API para interagir entre o front-end voltado para o usuário e a funcionalidade e dados do back-end. Uma API permite que uma aplicação leia um banco de dados, obtenha informações de tabelas relevantes no banco de dados, processe a solicitação e entregue uma resposta baseada em HTTP ao modelo web, que é então mostrada no navegador web. Para que cientistas de dados e analistas de inteligência empresarial consultem os dados, os engenheiros de dados fornecem APIs em bancos de dados.

8. Extrair, Transferir, Load (ETL)

ETL (Extrair, Transferir, Load) é o processo de extração de dados de uma fonte, convertendo-os em um formato que pode ser analisado, e armazenando-os em um data warehouse. O processamento em lote é utilizado neste procedimento para auxiliar os usuários na análise de dados relevantes para alcançar um determinado desafio comercial.

O ETL coleta dados de uma variedade de fontes, aplica regras comerciais aos dados e depois carrega os dados transformados em um banco de dados ou plataforma de BI onde eles podem ser acessados e utilizados por todos na empresa. Dessa forma, esta é uma habilidade essencial que um data engineer deve possuir.

Tornar-se um desenvolvedor é altamente gratificante. Entretanto, é preciso ter um entendimento profundo das linguagens de programação, por isso, é recomendável praticar até atingir a perfeição. Além disso, ter uma visão do produto também é essencial para estar em sincronia com a equipe de desenvolvimento. Vale ressaltar que boas habilidades de comunicação te ajudarão a colaborar com os membros da equipe e priorizar o trabalho de acordo com os planos de longo prazo, pessoais e organizacionais.

A Turing oferece as melhores vagas de engenheiro de dados remotas que são feitas sob medida para o seu plano de carreira como engenheiro de dados. Obtenha empregos home office de data engineer, de tempo integral, longo prazo, com oportunidades de crescimento na carreira e ótima remuneração, juntando-se a uma rede com os melhores desenvolvedores do mundo.

Na Turing, cada engenheiro de dados é livre para determinar sua faixa salarial. A Turing, por outro lado, recomendará um salário com o qual estamos confiantes de que poderemos lhe oferecer uma oportunidade vantajosa e de longo prazo. Nossas sugestões baseiam-se na análise das condições de mercado e na demanda que recebemos de nossos clientes.