Google Professional Data Engineer;
Microsoft Certified:
Estamos buscando um talento para a posição de Arquiteto de Dados Sênior.
A G4F é uma empresa com uma trajetória sólida de 15 anos, dedicada a conectar pessoas, ideias e tecnologia para oferecer soluções inovadoras. Somos mais de 8.000 #greaters atuando em todo o Brasil. #SomosGreaters #Tech
Responsabilidades Do Cargo
Responsável pela concepção da arquitetura de dados, definindo as estruturas, padrões e políticas que guiam a gestão dos dados - envolvendo o planejamento da arquitetura, a definição dos modelos de dados, o estabelecimento de políticas de governança e a colaboração com as partes interessadas para entender as necessidades e requisitos de dados. Atua em um nível mais estratégico, focando na visão geral do ambiente de dados e na definição de diretrizes para garantir a consistência, integridade e eficiência dos dados. São atividades comumente executadas por esse perfil (sem se limitar a essas):
Planejamento da arquitetura de dados, incluindo: definição de modelos de dados, padrões de design, políticas de governança e a identificação de tecnologias e ferramentas adequadas), projeto de sistemas de gerenciamento de dados (incluindo projetar bancos de dados, data warehouses, data lakes e outras soluções de armazenamento e recuperação de dados – realizando a definição de esquemas de banco de dados, modelagem de dados, particionamento de dados, índices e outras estruturas para garantir a eficiência e o desempenho;
Definição de fluxos de dados, incluindo: definir os fluxos de dados dentro da organização (desde a coleta até a distribuição e o consumo), identificação das fontes de dados, definição de processos de ingestão, transformação e carga de dados, criação de pipelines de dados e a garantia da integridade e consistência dos dados;
Governança de dados, incluindo: estabelecer e implementar políticas e práticas de governança de dados (definição de metadados, criação de políticas de acesso e segurança dos dados, garantia da conformidade com regulamentações de proteção de dados e promoção de boas práticas de gestão e qualidade dos dados;
avaliação e seleção de tecnologias, incluindo: avaliar e selecionar as tecnologias adequadas para o gerenciamento de dados – o que envolve acompanhar as tendências do setor, avaliar as opções disponíveis no mercado, realizar provas de conceito e recomendar as soluções mais adequadas para atender às necessidades de negócios e técnicas da organização;
Resolução de problemas e otimização de desempenho, incluindo: identificar e resolver problemas relacionados ao desempenho e à eficiência dos sistemas de dados o que pode envolver a otimização de consultas, a identificação de gargalos de desempenho, a implementação de índices ou a revisão da estrutura dos dados para garantir um acesso rápido e eficiente aos dados;
Colaboração e comunicação com outras equipes multidisciplinares: incluindo entender necessidades, fornecer suporte adequado e colaborar na resolução de problemas e na integração de soluções.
Requisitos e Qualificações
Graduação completa em curso de nível superior na área de Tecnologia da Informação (ou em área correlata à de atuação do perfil) OU Graduação completa em qualquer área de formação acompanhada de pós-graduação completa (especialização, mestrado ou doutorado) na área de Tecnologia da Informação (ou em área correlata à de atuação do perfil) em curso com carga horária mínima de 360 horas/aula.
Experiência profissional na área de Tecnologia da Informação, cumulativamente com, no mínimo, 02 (duas) Certificações Profissionais na especialidade técnica de atuação, emitidas por entidade certificadora reconhecida. As certificações apresentadas nesse item devem ser distintas das apresentadas no item de qualificação técnica abaixo.
Possuir, no mínimo 02 (duas) dentre as seguintes certificações profissionais:
IBM Certified Data Architect – Big Data;
Google Professional Data Engineer;
AWS Certified Big Data – Specialty;
Microsoft Certified:
Azure Data Engineer Associate;
Oracle Certified Professional, Oracle Big Data OU certificações equivalentes/superiores.
OU Pós-graduação ou MBA em Ciência de Dados, Engenharia de Dados, Análise de Dados, Business Intelligence, Big Data, Inteligência Artificial e Machine Learning ou em áreas correlatas, com carga horária de, no mínimo, 360 horas/aula.
Informações Adicionais
Atuação híbrida