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Staff data platform engineer

Votorantim
GRUPO SBF
Anunciada dia 9 fevereiro
Descrição

No Grupo SBF, reunimos duas grandes forças do esporte no Brasil: a Centauro, maior varejista esportiva multimarcas da América Latina, e a Fisia, distribuidora oficial da Nike no país. Queremos ser referência em esporte no Brasil e construir um futuro em que cada experiência com o esporte inspire, motive e transforme. E aí, que tal vestir essa camisa com a gente? Responsabilidades e atribuições: Buscar inspiração no mercado para trazer novas ideias que possam ser utilizadas para melhorar a plataforma de dados; Atuar ativamente na detecção e na solução de problemas, oportunidades e melhorias relacionados à disciplina de dados na tecnologia; Garantir que o time esteja alinhado com evolução da plataforma e todos entendam as motivações por trás delas; Identificar e antecipar impactos das abordagens em outros produtos cross-squads; Trazer a visão do todo, ao colaborar com o planejamento, acompanhamento e organização de uma dada iniciativa que visa onde outro analista, seja responsável, até a entrega de valor, ajudando a mapear os possíveis riscos e impactos; Orientar, engajar e fomentar proativamente a cultura data driven em toda a Empresa. Requisitos e qualificações: Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação ou área relacionada; Python; SQL; Conceitos de administração de banco de dados; Conceitos de DW; Shell; Alguma ferramenta/linguagem de IaC: terraform, ansible, puppet; Conceitos de infraestrutura (rede, disco, cpu...); Proficiência com containers (docker, kubernetes); Conceitos de engenharia de software (protocolos de API, SoC, SOLID e etc); Conceitos de sistemas com uso intensivo de dados: lakehouse, data lake, DW MPP; Proficiência com ferramentas de processamento em streaming: kafka, spark, flink; Conceitos de streaming de dados: hopping, session, tumbling; Proficiência com bancos nosql: mongo, cassandra (scyllaDB), druid Conceitos de arquiteturas de sistemas distribuidos: ring, master/worker; Conceitos de machine learning: treino, serving, feature, reinforcement learning; Proficiência com infraestrutura em cloud. #SeleçãoSBF #vempraSBF

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