Description review

Engenheiro Dados Especialista

Stefanini · Brazil · back to the listing

HR standards

48/100

poor

Title ↔ description

81/100

solid

Reads as

Data Engineer

100% confident

How others title the same work

Large employers

  • Data Engineer, Product Analytics Meta
  • Senior Staff Data Engineer Mozilla
  • Staff, Analytics Engineer, GTM Data Science & Analytics Twilio
  • Senior Software Engineer - Data Platform Coinbase
  • Senior Security Data Engineer Doordash

Startups

  • Business Intelligence Engineer GoSats
  • IPinfo.io | Data Engineer | REMOTE (Anywhere) | Full-time IPinfo.io
  • Senior Data Engineer Camber
  • Senior Data Engineer Instrumentl
  • Cardog | Toronto, Canada or REMOTE | Full-time Cardog

What the listing never says

  • No section describes what the person would actually do. Scope clarity
  • No pay range published. Candidates cannot tell whether applying is worth their time. Pay transparency
  • No location or timezone policy stated, so a candidate cannot tell where they may work from. Scope clarity

The listing, marked up

Nothing in the wording of this listing tripped a check. The scores above still judge how complete and coherent it is.

No Grupo Stefanini, acreditamos no poder da colaboração. Co-criamos soluções inovadoras em parceria com nossos clientes, combinando tecnologia de ponta, inteligência artificial e a criatividade humana. Estamos na vanguarda da resolução de problemas de negócios, proporcionando impacto real em escala global.

Ao se juntar à Stefanini, você se torna parte de uma jornada global de transformação. Estamos empenhados em criar impacto positivo não apenas nos negócios, mas também na vida de nossos colaboradores. Se você procura uma oportunidade de crescimento profissional em uma empresa que valoriza inovação, respeito, autonomia e parceria, você encontra aqui!

Junte-se a nós e seja parte da mudança!

#LIREMOTE

Estamos buscando um Engenheiro de Dados Especialista. O profissional será responsável por apoiar atividades de exploração, limpeza e análise de dados, contribuindo para a avaliação da qualidade dos dados. Atuará na construção de scripts e pipelines utilizando linguagens de programação como Python/Pyspark, além de auxiliar na criação de visualizações e dashboards que apoiem a tomada de decisões baseada em dados.

Requisitos obrigatórios:

- Experiência com AWS;

- Experiência com Apache Airflow;

• Experiência e/ou estudo com Databricks;

• Conhecimento em SQL, PYTHON, SPARK/pyspark, SHELL SCRIPT.

Diferenciais:

- Conhecimento em AZURE;

- Conhecimento em Docker/Kubernets;

- Conhecimento em Power BI;

- Conhecimento em SSIS;

- Conhecimento em Terraform.

Informações adicionais

🍛 Vale-alimentação ou vale-refeição;

👨🏼‍🎓 Desconto em cursos, universidades e instituições de idiomas;

📚 Academia Stefanini — plataforma com cursos on-line, gratuitos, atualizados e com certificado;

🗣 Mentoring;

💉 Clube de vantagens para consultas e exames;

🏥 Assistência médica;

🦷 Assistência odontológica;

💰 Clube de vantagens e descontos nos melhores estabelecimentos;

🛫 Clube de viagens;

🐶 Convênio para pets.

Originally posted on Himalayas

How this was produced

Highlights are found by rule, not by a model: each one is a phrase matched at a known position, and every note is a template we wrote. The two scores come from a typed-decision model (Jev) that reads the listing against the official role definition and real listings for the same role, and returns probabilities rather than prose — it never writes any of the words on this page, and never chooses what to highlight.

Deterministic penalty applied to the HR score: 16 points (from 64 before penalties). Reviewed 21 Sep 2026.