<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Jupyter Notebook on eu.dev.br</title><link>https://eu.dev.br/vagas/tech/jupyter-notebook/</link><description>Recent content in Jupyter Notebook on eu.dev.br</description><generator>Hugo</generator><language>pt-br</language><lastBuildDate>Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://eu.dev.br/vagas/tech/jupyter-notebook/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Sênior em Análise de Dados</title><link>https://eu.dev.br/vagas/ixkw6j2v0vhfv9p3-experian-senior-em-analise-de-dados/</link><pubDate>Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://eu.dev.br/vagas/ixkw6j2v0vhfv9p3-experian-senior-em-analise-de-dados/</guid><description>&lt;h3>Sobre a vaga&lt;/h3>&lt;p>A Experian busca uma pessoa sênior para atuar com Análise de Dados em modelo híbrido em São Carlos, São Paulo.&lt;/p>&lt;p>A stack informada inclui Python, PySpark, Apache Airflow, AWS, Jupyter Notebook, Git, Iceberg, T-SQL e ferramentas de machine learning.&lt;/p>&lt;h3>Responsabilidades&lt;/h3>&lt;ul>&lt;li>Trabalhar com análise, preparação e processamento de dados.&lt;/li>&lt;li>Construir e manter fluxos de dados usando Python, PySpark e Apache Airflow.&lt;/li>&lt;li>Usar serviços AWS como S3, EMR e EMR Studio no dia a dia.&lt;/li>&lt;li>Apoiar análises em notebooks e consultas com T-SQL.&lt;/li>&lt;li>Colaborar com práticas de versionamento e CI/CD usando Git.&lt;/li>&lt;/ul>&lt;h3>Requisitos&lt;/h3>&lt;ul>&lt;li>Experiência sênior em dados, analytics ou engenharia de dados.&lt;/li>&lt;li>Conhecimento em Python, PySpark e Apache Airflow.&lt;/li>&lt;li>Vivência com AWS, especialmente S3, EMR e EMR Studio.&lt;/li>&lt;li>Experiência com Jupyter Notebook, Git e T-SQL.&lt;/li>&lt;li>Familiaridade com Iceberg e práticas de CI/CD.&lt;/li>&lt;/ul>&lt;h3>Diferenciais&lt;/h3>&lt;ul>&lt;li>Experiência com Scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow.&lt;/li>&lt;li>Conhecimento ou interesse em LLMs.&lt;/li>&lt;/ul></description></item></channel></rss>