Oportunidade: Engenheiro de Dados SêniorRequisitos: • Imprescindível experiência Fabric. • Domínio de: o Modelagem de Dados (relacional e dimensional) o SQL (performance, tuning e otimização de queries) • Experiência com ambientes em nuvem: o Azure / Microsoft Fabric (Lakehouse, Warehouse, Modelo Semântico) o AWS (Glue, Lambda, S3) • Desenvolvimento de pipelines com: o Python o Manipulação de dados em JSON e formatos semi-estruturados • Experiência com ingestão e organização de dados em Data Lake: o Camadas: Landing Zone / Raw / Trusted o Conhecimento em infraestrutura como código: Terraform • Conhecimento em Power BI (modelagem semântica e performance)Desejáveis: • Experiência sólida com ODI para construção de processos de carga no Teradata: o Camadas: Stage, Relacional, Dimensional e Views • Experiência com Purview (governança, catálogo e lineage) • Conhecimento em GCP (BigQuery, Dataflow ou similares) • Experiência com arquiteturas modernas: o Lakehouse (Delta, Parquet, Iceberg) • Experiência com: o Orquestração de pipelines (Airflow, Glue Workflows, Fabric Pipelines) o Versionamento (Git) o Práticas de DataOps / CI-CD • Conhecimento em: o Monitoramento e observabilidade de pipelines o FinOps (gestão de custos em cloud) • Perfil analítico com visão sistêmica (end-to-end) dos dados • Senso de dono, autonomia e responsabilidade na execuçãoResponsabilidades principais: • Realizar análises junto às áreas demandantes: o Entender processos de negócio o Mapear fluxo de dados ponta a ponta • Participar da definição da solução técnica: o Arquitetura de ingestão, transformação e consumo de dados o Escolha das tecnologias mais adequadas • Desenhar e evoluir modelos de dados: o Estruturas dimensionais e analíticas o Camadas de dados (DW e Data Lake) • Desenvolver e manter pipelines de dados: o ODI (Teradata) o AWS (Glue, Lambda) o Fabric (pipelines modernos) • Garantir: o Qualidade, confiabilidade e integridade dos dados o Performance e otimização dos processos o Governança e rastreabilidade (lineage) • Atuar na integração entre ambientes: o On-premise (Teradata) e Cloud (AWS / Fabric / GCP) • Apoiar times de BI e Analytics: Disponibilização de dados para consumo (Power BI, modelos semânticos) • Contribuir com boas práticas e evolução da plataforma de dados: o Padronização o Melhoria contínua o Suporte técnico a times menos experientesModelo de atuação: Remoto