ENGENHEIRO(A) DE DADOS PLENO - Manufatura (33367) at Bosch Group

Sorocaba, São Paulo, Brazil -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

27 Apr, 26

Salary

0.0

Posted On

27 Jan, 26

Experience

2 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Data Engineering, Data Architecture, Data Integration, Data Quality, Data Governance, Data Security, Machine Learning, Artificial Intelligence, ETL, ELT, Cloud Computing, Azure, AWS, GCP, Analytical Thinking, Collaboration, Proactivity

Industry

Software Development

Description

Descrição da empresa Na Bosch, moldamos o futuro por meio das inovações tecnológicas de alta qualidade e de serviços que despertam entusiasmo e melhoram a vida das pessoas. Temos uma promessa sólida para nossos colaboradores: crescemos juntos, gostamos do nosso trabalho e inspiramos uns aos outros. Junte-se a nós e sinta a diferença. Descrição do emprego O Engenheiro(a) de Dados será responsável por projetar, desenvolver arquiteturas de dados, garantindo que a organização tenha acesso a dados confiáveis, organizados e de alta performance para apoiar análises, dashboards, automações e iniciativas de inteligência artificial. Principais Responsabilidades Desenvolver processos de digitalização, transformação e integração de dados provenientes de diversas fontes; Implementar boas práticas de qualidade, governança e segurança de dados; Suportar iniciativas de Machine Learning e Inteligência artificial; Participar da definição de padrões, documentação e evolução da arquitetura de dados. Qualificações - Graduação completa em Engenharia da Computação, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Análise de Dados ou outras Engenharias. - Inglês avançado para conversação - Experiência com digitalização de dados em indústria 4.0 - Conhecimento com ferramentas de dados (ETL/ELT) e nuvem (Azure, AWS ou GCP) Competências Comportamentais Pensamento analítico e orientada à solução. Capacidade de trabalhar de forma colaborativa com equipes multidisciplinares. Organização, atenção aos detalhes e responsabilidade com prazos. Proatividade e busca constante por melhorias. Informações Adicionais Benefícios da Bosch Programas de Bem-Estar e Saúde: avaliação preventiva anual, ambulatório dentro da localidade para atendimento durante o horário de trabalho; Assistência médica e odontológica (unimed, coparticipativo); Jornadas de trabalho flexível com política de home office (não aplicado para horistas); Short Friday para administrativo e horista do turno normal; Política de expatriação internacional e de transferências nacionais; Plano de previdência privada e empréstimos com taxas diferenciadas; Seguro de vida; Licença maternidade e adoção estendida de 180 dias; Licença paternidade e adoção de 20 dias; Alimentação no local de trabalho e Vale Alimentação Ônibus fretado (ou Vale Transporte); Leia nossos artigos no Medium e saiba como é trabalhar na área de Tecnologia da Bosch Brasil: Bosch Tech Brasil – Medium https://medium.com/@boschtechbr Informações adicionais - Vaga elegível para pessoas com deficiência ou reabilitadas - Não contratamos menores de 16 anos e somos contra o trabalho infantil - Modelo de trabalho: Presencial - Se esta vaga for elegível ao modelo Home Office, a avaliação do posto de trabalho será uma das etapas do processo seletivo - Área contratante: SrbP/MFE1 Para colaboradores Bosch - Prazo: 02/02/2026 - Sua candidatura pode ser feita internamente pelo site SmartHub - Após se candidatar, recomendamos informar a sua liderança - Verifique a elegibilidade desta vaga em nosso Programa de Indicações “Indica Ai” (conforme RCD 12030-000) Na Bosch, acreditamos que a diversidade é o motor da inovação, por isso, todas as vagas são elegíveis para pessoas com deficiência, em situação vulnerável e grupos minoritários. Junte-se a nós e sinta a diferença. Work#LikeABosch. bosch.com.br/carreiras Legal Entity: RB Direção Automotiva Ltd

Responsibilities

The Data Engineer will design and develop data architectures to ensure reliable and organized data access for analysis and AI initiatives. Responsibilities include developing data processes and supporting machine learning initiatives.