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Engenheiro de soluções de dados

Imperatriz
beBeeDesenvolvedor
Anunciada dia 4 outubro
Descrição

Desenvolvedor de Dados em Nuvem

Nossa empresa busca um profissional experiente em desenvolvimento de dados na nuvem para trabalhar em projetos inovadores e desafiadores.

Ao se juntar à nossa equipe, você terá a oportunidade de trabalhar com tecnologias avançadas e contribuir para o sucesso do nosso negócio.

Obrigado por considerar esta oportunidade!



Responsabilidades:

1. Projetar e implementar pipelines de dados utilizando BigQuery, Cloud Functions, Dataflow e outros serviços da Google Cloud Platform.
2. Desenvolver queries SQL complexas para modelagem, análise e otimização de grandes volumes de dados.
3. Criar e manter scripts em Python para automação de processos, integrações e transformações de dados.
4. Utilizar Google Apps Script para automatizar rotinas em Google Workspace (Sheets, Docs, Gmail) e integrar com APIs externas.
5. Garantir qualidade, governança e consistência dos dados em ambientes de produção e desenvolvimento.
6. Monitorar pipelines e propor melhorias de performance e custo em soluções baseadas na Google Cloud Platform.
7. Trabalhar em colaboração com equipes de negócios, analistas e engenheiros de dados para entregar soluções ágeis e de impacto.
8. Documentar processos técnicos e promover boas práticas de DevOps, versionamento e CI/CD.



Habilidades e Qualificações:

* Experiência comprovada na Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Storage, Cloud Functions, Pub/Sub, Dataflow).
* Proficiência em SQL para análise e modelagem de dados.
* Experiência sólida em Python para automação, integração e manipulação de dados.
* Conhecimento em Google Apps Script aplicado à automação de processos em Google Workspace.
* Familiaridade com Git, versionamento e práticas de DevOps.
* Experiência em projetos de data warehousing, analytics ou BI.



Diferenciais:

* Certificações GCP (Data Engineer, Cloud Engineer ou equivalentes).
* Experiência com API integrations (REST, GraphQL).
* Conhecimentos em machine learning pipelines ou MLOps.
* Vivência em metodologias ágeis (Scrum, Kanban).

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