Analytics Engineer Azure/Fabric Pleno

Kumulus
Pleno
Remoto 🌐
Publicado em 26 de janeiro de 2026

Descrição da Vaga

Como Engenheiro(a) de Dados com foco em Microsoft Fabric, você será responsável por: * Desenvolver e manter soluções de ingestão, processamento e armazenamento de dados utilizando o Microsoft Fabric (Pipelines, Lakehouse, Warehouse e OneLake); * Criar e otimizar pipelines de ETL/ELT utilizando Data Factory no Fabric, PySpark e SQL, assegurando integridade, qualidade e governança dos dados; * Estruturar e organizar dados em Lakehouse, aplicando boas práticas de modelagem e camadas (Bronze, Silver e Gold); * Desenvolver modelos semânticos, medidas e KPIs, além de relatórios e dashboards em Power BI, integrados ao Fabric; * Trabalhar com grandes volumes de dados, garantindo performance, escalabilidade e confiabilidade; * Monitorar pipelines e ambientes, identificando e solucionando problemas relacionados à plataforma de dados; * Colaborar com times de negócio, analytics e BI para traduzir requisitos em soluções de dados eficientes. Requisitos: Para se qualificar para esta posição, você deverá possuir: Experiência prática com Microsoft Fabric (Pipelines, Lakehouse, Warehouse, OneLake); Conhecimento sólido em Power BI (modelagem, DAX, performance); Experiência em ETL/ELT, transformação e modelagem de dados; Programação em Python e/ou PySpark; Conhecimento em SQL para análise e transformação de dados; Familiaridade com conceitos de Big Data, Data Lake, Data Warehouse e arquiteturas de dados em nuvem; Experiência ou vivência com serviços do ecossistema Azure (ex.: Azure Data Lake, Azure Data Factory, Azure Databricks); Inglês intermediário. Benefícios Regime CLT Vale alimentação/ Refeição (Cartão Flex) Wellhub Convênio Médico Convênio Odontológico Seguro de vida Day Off no mês do aniversário Auxílio\- creche para homens e mulheres Reembolso por certidicações English Pass Convênio graduação FIAP SESC Licença Paternidade e Maternidade estendida (Empresa Cidadã) Licença Casamento Indika Kumulus

Vaga originalmente publicada em: indeed

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