Buscamos um Engenheiro de Dados apaixonado por logística
Acreditamos que a inteligência de dados é fundamental para otimizar nossas operações logísticas e garantir a melhor experiência para nossos clientes e parceiros.
Nesta função, você terá a oportunidade de trabalhar com dados relacionados à oferta de frete, regulamentações logísticas e outros aspectos cruciais para a eficiência da nossa cadeia de suprimentos.
* Pipelines de dados robustos e escaláveis: projetar, construir e manter pipelines de dados focados em dados de logística utilizando Airflow.
* Consultas e transformações de dados: desenvolver e otimizar consultas e transformações de dados em BigQuery, explorando informações sobre a oferta de frete e mecanismos regulatórios.
* Dados logísticos: trabalhar com diversos formatos de dados logísticos, incluindo a otimização para o formato Parquet.
* Scripts e ferramentas: desenvolver scripts e ferramentas em Python para extrair, transformar e carregar dados relevantes para a análise da oferta de frete e conformidade regulatória.
* Dashboards e visualizações: 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.
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* Qualidade e integridade dos dados: garantir a qualidade, integridade e segurança dos dados logísticos.
* Melhores práticas: participar da definição e implementação de melhores práticas de engenharia de dados no contexto da logística.
Requisitos e habilidades:
* BigQuery: experiência prática com BigQuery para análise de grandes volumes de dados, idealmente com foco em dados logísticos.
* Airflow: experiência com ferramentas de orquestração de workflows de dados, como Airflow.
* Parquet: conhecimento em trabalhar com o formato de dados Parquet para otimização de armazenamento e leitura.
* Python: proficiência em programação em Python para manipulação e processamento de dados logísticos.
* Looker Studio: experiência na criação de visualizações e dashboards utilizando Looker Studio para apresentar insights logísticos.
* 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.
* Automations: 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.
* Ferramentas ETL/ELT: experiência com ferramentas de ETL/ELT.
* Práticas DevOps: noções de práticas de DevOps para pipelines de dados (CI/CD).
Ambiente de trabalho:
No Luizalabs, 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.