Descubra a Carreira de um Engenheiro(a) de Dados Especializado
A carreira de um Engenheiro(a) de Dados é uma oportunidade única para aplicar habilidades técnicas e analíticas para resolver problemas complexos e gerenciar grandes volumes de dados. Nesta posição, você terá a chance de trabalhar com dados relacionados à oferta de frete, regulamentações logísticas e outros aspectos cruciais para a eficiência da nossa cadeia de suprimentos.
Responsabilidades:
* Pipeline de Dados Robusto: Projetar, construir e manter pipelines de dados robustos e escaláveis focados em dados de logística, utilizando Airflow.
* Análise de Dados: Desenvolver e otimizar consultas e transformações de dados em BigQuery, explorando informações sobre a oferta de frete e mecanismos regulatórios.
* Trabalho com Formatos de Dados: Trabalhar com diversos formatos de dados logísticos, incluindo a otimização para o formato Parquet.
* Desenvolvimento de Scripts: Desenvolver scripts e ferramentas em Python para extrair, transformar e carregar dados relevantes para a análise da oferta de frete e conformidade regulatória.
* Criação de Dashboards: Criar e manter dashboards e visualizações informativas em Looker Studio que permitam o acompanhamento de métricas de frete, impacto de regulamentações e outras análises logísticas.
* Colaboração: Colaborar com as áreas de Logística, Compliance e outros times para entender as necessidades de dados e fornecer soluções que otimizem a oferta de frete e garantam a conformidade com as regulamentações.
* Garantia da Qualidade dos Dados: Garantir a qualidade, integridade e segurança dos dados logísticos.
* Bem-Estar do Equipe: Participar da definição e implementação de melhores práticas de engenharia de dados no contexto da logística.
Requisitos:
* Experiência com BigQuery: Experiência prática com BigQuery para análise de grandes volumes de dados, idealmente com foco em dados logísticos.
* Conhecimento de Airflow: Conhecimento em trabalhar com ferramentas de orquestração de workflows de dados, como Airflow.
* Conhecimento de Parquet: Conhecimento em trabalhar com o formato de dados Parquet para otimização de armazenamento e leitura.
* Programação em Python: Proficiência em programação em Python para manipulação e processamento de dados logísticos.
* Criação de Visualizações: Experiência na criação de visualizações e dashboards utilizando Looker Studio para apresentar insights logísticos.
* Familiaridade com Modelagem de Dados: Familiaridade com conceitos de modelagem de dados, com aplicação em dados de logística (ex: dados de transporte, tabelas de frete, informações regulatórias).
* Controle de Versão: Experiência com controle de versão (Git).
Diferenciais:
* Conhecimento do Domínio: Conhecimento do domínio de logística, incluindo conceitos de oferta de frete e mecanismos regulatórios do setor de transporte.
* Automatização com IA: Experiência com automações utilizando técnicas de Inteligência Artificial para análise de dados logísticos, como previsão de demanda de frete ou identificação de padrões em dados regulatórios.
* Plataformas de Nuvem: Experiência com outras plataformas de nuvem (GCP, AWS).
* Bancos de Dados NoSQL: Conhecimento de bancos de dados NoSQL.
* ETL/ELT: Experiência com ferramentas de ETL/ELT.
* DevOps: Noções de práticas de DevOps para pipelines de dados (CI/CD).
Ambiente de Trabalho:
No nosso ambiente de trabalho, temos grande autonomia e responsabilidade, somos multidisciplinares, auto-gerenciáveis e com pouca burocracia no nosso cotidiano. Buscamos romper as barreiras que diminuem nossa capacidade de agregar valor ao negócio. Fazemos entregas frequentes e agimos rapidamente ao encontrar problemas; nosso ritmo é acelerado, mas temos tranquilidade e equilíbrio para planejar e executar nossas tarefas com qualidade.