**Descrição da vaga**:
**Principais responsabilidades**:
Desenvolver e manter a arquitetura de dados da empresa, garantindo sua escalabilidade e eficiência.
Implementar e gerenciar desenvolvimento DataOps, com foco em Databricks.
Criar e otimizar pipelines de dados avançados.
Definir e aplicar melhores práticas de governança de dados.
Colaborar com equipes multidisciplinares para garantir a integração e a qualidade dos dados.
Promover a adoção de uma cultura de data mesh na organização.
Definir guide de melhores práticas e arquitetura de dados.
Requisitos Obrigatórios
**Hard skills**:
Ampla experiência em Data & Analytics.
Proficiência em arquitetura de dados.
Conhecimento avançado em Databricks.
Experiência na criação e otimização de pipelines de dados.
Conhecimento de governança de dados.
Familiaridade com práticas de data mesh.
**Soft skills**:
Visão holística e estratégica.
Excelentes habilidades de comunicação.
Capacidade de trabalhar de forma colaborativa em equipes multidisciplinares.
Proatividade e capacidade de resolver problemas complexos.
**Formação acadêmica**:
Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Sistemas de Informação ou áreas relacionadas.
**Idiomas**:
Inglês avançado.
**Requisitos Desejáveis**:
Certificações em plataformas de dados, como Databricks.
Experiência com outras ferramentas de Big Data.
Conhecimento em metodologias ágeis.
**Carga Horária**:
40 horas semanais
**Requerimentos**:
**Principais responsabilidades**:
Desenvolver e manter a arquitetura de dados da empresa, garantindo sua escalabilidade e eficiência.
Implementar e gerenciar desenvolvimento DataOps, com foco em Databricks.
Criar e otimizar pipelines de dados avançados.
Definir e aplicar melhores práticas de governança de dados.
Colaborar com equipes multidisciplinares para garantir a integração e a qualidade dos dados.
Promover a adoção de uma cultura de data mesh na organização.
Definir guide de melhores práticas e arquitetura de dados.
Requisitos Obrigatórios
**Hard skills**:
Ampla experiência em Data & Analytics.
Proficiência em arquitetura de dados.
Conhecimento avançado em Databricks.
Experiência na criação e otimização de pipelines de dados.
Conhecimento de governança de dados.
Familiaridade com práticas de data mesh.
**Soft skills**:
Visão holística e estratégica.
Excelentes habilidades de comunicação.
Capacidade de trabalhar de forma colaborativa em equipes multidisciplinares.
Proatividade e capacidade de resolver problemas complexos.
**Formação acadêmica**:
Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Sistemas de Informação ou áreas relacionadas.
**Idiomas**:
Inglês avançado.
**Requisitos Desejáveis**:
Certificações em plataformas de dados, como Databricks.
Experiência com outras ferramentas de Big Data.
Conhecimento em metodologias ágeis.
**Carga Horária**:
40 horas semanais
**Benefícios**:
**Principais responsabilidades**:
Desenvolver e manter a arquitetura de dados da empresa, garantindo sua escalabilidade e eficiência.
Implementar e gerenciar desenvolvimento DataOps, com foco em Databricks.
Criar e otimizar pipelines de dados avançados.
Definir e aplicar melhores práticas de governança de dados.
Colaborar com equipes multidisciplinares para garantir a integração e a qualidade dos dados.
Promover a adoção de uma cultura de data mesh na organização.
Definir guide de melhores práticas e arquitetura de dados.
Requisitos Obrigatórios
**Hard skills**:
Ampla experiência em Data & Analytics.
Proficiência em arquitetura de dados.
Conhecimento avançado em Databricks.
Experiência na criação e otimização de pipelines de dados.
Conhecimento de governança de dados.
Familiaridade com práticas de data mesh.
**Soft skills**:
Visão holística e estratégica.
Excelentes habilidades de comunicação.
Capacidade de trabalhar de forma colaborativa em equipes multidisciplinares.
Proatividade e capacidade de resolver problemas complexos.
**Formação acadêmica**:
Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Sistemas de Informação ou áreas relacionadas.
**Idiomas**:
Inglês avançado.
**Requisitos Desejáveis**:
Certificações em plataformas de dados, como Databricks.
Experiência com outras ferramentas de Big Data.
Conhecimento em metodologias ágeis.
**Carga Horária**:
40 horas semanais