Nós Somos META

Com sede no coração de Lisboa, Nós Somos META é o parceiro que você precisa para expandir a sua equipe. Capacitamos empresas na indústria de IT enquanto tratamos o nosso talento como família, garantindo crescimento profissional, mas sempre mantendo um equilíbrio entre vida profissional e pessoal.

About company

Engenheiro de Dados (falante de inglês)

On-site

location Lisboa, Porto

date December 8, 2025

types Tempo integral

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À procura de um Engenheiro de Dados: Rhino, estás aí?

Na WE ARE META, focamo-nos em encontrar a combinação perfeita entre os nossos Rhinos e os nossos clientes.

Por que te juntar a nós?

- Expande a tua rede: Como consultor na We Are META, terás acesso a uma rede de parceiros nacionais e internacionais em diversos setores da indústria tecnológica.

- Aproveita os nossos benefícios: Ao juntares-te ao crash, terás um leque de benefícios, para te ajudar a alcançar o melhor equilíbrio entre a vida profissional e pessoal.

- Obtém a tua combinação perfeita: Os nossos recrutadores fazem o possível para encontrar a melhor posição para ti, seja em termos de política de trabalho (remoto, híbrido, presencial) ou da cultura da empresa.

- Apoio personalizado: Com o nosso coach de carreira, asseguramo-nos que todas as tuas necessidades estão a ser atendidas e que te é oferecido tudo o que precisas para brilhar na tua vida profissional, porque o bem-estar dos nossos Rhinos é a nossa prioridade número um.

Vantagens de te tornares um Rhino:

- Receberás um kit de boas-vindas

- Oportunidades de progressão na carreira

- Viver na corda bamba com o nosso seguro de saúde

- Cartão de refeição Coverflex

- Outros protocolos e descontos especiais

Para esta posição, o Rhino perfeito deve ter as seguintes competências:

- Pelo menos 2 a 5 anos de experiência como Engenheiro de Dados de Cenário

- Experiência profissional com Gestão de Dados

- Familiaridade com otimização de desempenho e protocolos de segurança

- Experiência em programação com Scala

- Conhecimento em Java, Hadoop, Hive, Spark, HDFS, Kafka