Desenvolvedor(a) de Soluções de Dados
">Missionário do Projeto:
Oportunidade para atuar em Engenharia de Dados.
Quais são os objetivos e responsabilidades desse cargo?
* Compreensão e tradução de requisitos: Identificar e priorizar requisitos funcionais, técnicos e de negócios, transformando-os em soluções que utilizam as melhores práticas de engenharia de dados.
* Arquitetura e modelagem de dados: Projetar e implementar arquiteturas escaláveis para armazenar, processar e distribuir grandes volumes de dados com alta performance.
* Integração com Ciência de Dados: Trabalhar em parceria com o time de Data Science para projetar e implementar soluções baseadas em dados e Machine Learning.
* Pipelines e processamento de dados: Desenvolver e otimizar pipelines de ingestão, processamento e transformação de dados, garantindo qualidade, eficiência e governança.
* Orquestração de Pipelines de Dados: Implementar e gerenciar fluxos de dados utilizando ferramentas como Apache Airflow, garantindo a automação e escalabilidade dos processos de ingestão e processamento.
* Melhores Práticas de DataOps: Aplicar conceitos de CI/CD aos pipelines de dados, testes automatizados em ETLs, versionamento de dados e monitoramento contínuo da qualidade e confiabilidade dos dados.
* Segurança e Governança de Dados: Assegurar boas práticas de proteção de dados, controle de acessos, auditoria e conformidade com regulamentos como LGPD e GDPR.
* Práticas e Escalabilidade: Atuar como referência técnica na implementação de soluções em nuvem, promovendo as melhores práticas de engenharia de dados, segurança, confiabilidade e escalabilidade.
Qual é o perfil ideal do candidato?
* Expertise em SQL: Domínio da linguagem SQL, incluindo melhores práticas, otimização de consultas e modelagem de dados eficiente.
* Bancos de Dados: Experiência com bancos de dados relacionais (SQL) e não relacionais (NoSQL), com foco em desempenho e escalabilidade.
* Programação e Notebooks Interativos: Experiência com Python e Jupyter Notebooks para análise, processamento e manipulação de dados.
* Versionamento e Colaboração: Conhecimento em sistemas de controle de versão, especialmente Git.
* Integração e APIs: Familiaridade com consumo e criação de APIs para manipulação e integração de dados.
* Processamento e Análise de Dados em Larga Escala: Conhecimento em Data Warehousing e tecnologias de Big Data para lidar com grandes volumes de dados.
* Documentação e Suporte: Capacidade de criar e manter documentações claras e acessíveis para facilitar o uso dos recursos por outros usuários.
* Gerenciamento de Projetos: Experiência com organização e entrega de projetos de alta complexidade em engenharia de dados.
* Nuvem Computing: Experiência com provedores de nuvem, com foco em Google Cloud Platform (GCP) e serviços como Cloud Functions, BigQuery, Pub/Sub, Dataflow e Cloud Storage.
* Experiência com Ferramentas de Data Science, incluindo bibliotecas e frameworks para modelagem e análise de dados.
* Familiaridade com Sistemas ERP, especialmente TOTVS, em contextos de integração de dados corporativos.
* Infraestrutura como Código (IaC) e Automação: Conhecimento em Terraform para provisionamento e gerenciamento de infraestrutura na nuvem.
* Certificação Google Cloud Certified – Professional Data Engineer, demonstrando expertise em soluções de dados na nuvem.