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Arquiteto(a) de soluções de dados i - rands randon consórcios

Caxias do Sul
Randoncorp
Arquitecto
Anunciada dia 16 agosto
Descrição

Esta oportunidade é para você que se identifica com uma cultura de dados, tem boa comunicação, visão sistêmica, é organizado(a),explora novas tecnologias e tendências e possui habilidades de negociação e gestão de projetos.
A oportunidade é de **Arquiteto(a) de Dados** para atuar em projetos de TI junto as áreas de negócios!
Não perca essa oportunidade!
**#VocenaRandoncorp #SomosRandoncorp #Rands**
**Responsabilidades e atribuições** Como Arquiteto(a) de Dados suas responsabilidades serão**:

- Definir e evoluir a arquitetura de dados da Rands, garantindo alinhamento com os objetivos de negócio e promovendo escalabilidade, governança e segurança;
- Estabelecer diretrizes de modelagem, integração e consumo de dados para diferentes ambientes: Data Lakes, Data Warehouses, bancos relacionais e NoSQL;
- Construir e otimizar pipelines de dados (batch e real-time), estruturando processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados;
- Atuar na organização e manutenção de repositórios de dados com foco em performance, segurança e confiabilidade;
- Propor e liderar a implementação de arquiteturas modernas como Data Mesh, Lakehouse e orientada a domínios;
- Codificar soluções de integração e transformação de dados em Python, SQL ou Scala;
- Implementar boas práticas de versionamento, deploy e monitoramento de pipelines (Airflow, dbt, etc.
);
- Monitorar e otimizar o consumo de recursos em cloud (com foco em Azure), sugerindo ajustes e melhorias de performance e custo;
- Prototipar e validar novas soluções por meio de provas de conceito (POCs) com foco em viabilidade técnica e valor de negócio;
- Contribuir com padrões técnicos, code reviews, documentação e boas práticas de engenharia de dados;
- Participar de fóruns técnicos e de inovação, atuando como interlocutor(a) com áreas de negócio, infraestrutura e parceiros externos;
- Apoiar iniciativas de MLOps, automação do ciclo de vida de modelos e governança de soluções analíticas;
- Acompanhar tendências tecnológicas, avaliar novas ferramentas e arquitetar planos de adoção sustentável e com alto valor agregado.
**Requisitos e qualificações** Obrigatório**:

- Experiência sólida em arquitetura de dados e plataformas analíticas;
- Conhecimento/experiência com Databricks e Power BI;
- Conhecimento em linguagens como Python e SQL, essenciais para a construção de soluções eficazes.
- Conhecimento em modelagem de dados (conceitual, lógica e física), SQL e NoSQL;
- Vivência com ambientes de Big Data e soluções distribuídas (Spark, Kafka, Hadoop, etc.
);
- Experiência com cloud computing (Azure, AWS ou GCP);
- Conhecimento em governança de dados, qualidade, segurança e conformidade;
- Visão sistêmica e habilidade de traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas;
- Graduação completa em Tecnologia da Informação ou áreas correlatas;
- Boa comunicação, capacidade de influência e liderança técnica.
**Serão considerados diferenciais**:

- Pós-graduação em Engenharia de Dados, Analytics, Arquitetura de Sistemas ou áreas afins;
- Certificações em arquitetura (TOGAF, DAMA, cloud, etc.
);
- Experiência com arquiteturas modernas como Data Mesh e Data Lakehouse;
- Desejável experiências com projetos de implementação de Machine Learning e Artificial Intelligence;
- Inglês avançado.
**Informações adicionais** Horário de Trabalho**:

- Hibrido ou remoto.
**Horário de Trabalho**:

- Turno 1 - Das 07h12 às 17h.
**Aqui na Randoncorp acreditamos que o amanhã é construído pelas pessoas.
Somos um grupo de empresas brasileiro transportando inovação e tecnologia pelo mundo.
Juntos, expandimos horizontes com dedicação, ética, diversidade e sustentabilidade.
Somos milhares de pessoas trabalhando em soluções para o futuro da mobilidade.
**:
**Vamos construir o amanhã com a gente?
**:
**Ficou com alguma dúvida sobre o nosso processo seletivo?
**

Entre em contato pelo telefone: (54) 3204.4560.
Se desejar, você pode agendar um atendimento presencial pelo número acima.

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