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Engenheiro(a) de dados sênior de análise de fretes

Barueri
beBee Careers
Anunciada dia 14 junho
Descrição

Ambiente de trabalho: Autonomia e responsabilidade


Descrição do cargo

Procuramos um profissional experiente em logística para trabalhar com dados relacionados à oferta de frete, regulamentações e outros aspectos cruciais para a eficiência da nossa cadeia de suprimentos.

Responsabilidades:

* Pipeline de dados robusto: Projetar, construir e manter pipelines de dados 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.
* Otimização de armazenamento: 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 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.
* 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.
* Gestão de dados: Garantir a qualidade, integridade e segurança dos dados logísticos.


Requisitos e habilidades

Para ter sucesso nessa posição, você precisará de:

* Experiência em BigQuery: Experiência prática com BigQuery para análise de grandes volumes de dados, idealmente com foco em dados logísticos.
* Orquestração de workflows: Experiência com ferramentas de orquestração de workflows de dados, como Airflow.
* Trabalho com 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.
* Visualizações e dashboards: 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 de logística, incluindo conceitos de oferta de frete e mecanismos regulatórios do setor de transporte. 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. Experiência com outras plataformas de nuvem (GCP, AWS). Conhecimento de bancos de dados NoSQL. Experiência com ferramentas de ETL/ELT. Noções de práticas de DevOps para pipelines de dados (CI/CD).

Ambiente de trabalho acelerado, mas com tranquilidade e equilíbrio para planejar e executar tarefas com qualidade.

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