Visão geral
Aqui cada profissional é único! As nossas pessoas atingem o seu máximo potencial através de treinamentos contínuos e exposição a oportunidades que os fazem sair da zona de conforto, favorecendo o desenvolvimento profissional e pessoal. São estimulados a colaborar e construir relações sólidas através de líderes inspiradores, trabalhando em equipes diversas com o objetivo de inovar, atingindo os melhores resultados. As conquistas são reconhecidas e celebradas, fomentando um ambiente inclusivo e desafiador. Na PwC construímos confiança na sociedade resolvendo problemas importantes. Conheça as possibilidades de carreira na PwC Brasil, alinhando o seu propósito ao nosso.
Job Description & Summary
Na PwC, nossos profissionais de engenharia de dados e análise se concentram em utilizar tecnologias e técnicas avançadas para projetar e desenvolver soluções de dados robustas para os clientes. Eles desempenham um papel crucial na transformação de dados brutos em insights acionáveis, permitindo a tomada de decisões informadas e impulsionando o crescimento dos negócios.
Na engenharia de dados da PwC, você se concentrará em projetar e construir infraestrutura e sistemas de dados para permitir o processamento e a análise eficientes de dados. Você será responsável por desenvolver e implementar pipelines de dados, integração de dados e soluções de transformação de dados.
Requisitos
Mínimo de 5 anos de experiência na área de TI, com foco em análise de dados;
Certificações profissionais como Microsoft Certified: Data Analyst Associate, Google Data Analytics Professional Certificate ou outras relevantes;
Domínio nas ferramentas e tecnologias mencionadas.
Envolvimento ativo em comunidades de tecnologia e eventos de Data & Analytics;
Participação em publicações, blogs ou conferências relacionadas a análise de dados;
Familiaridade com outras linguagens de programação, como Java ou Scala, é um diferencial;
Conhecimento e experiência prática com técnicas e ferramentas de machine learning.
Conhecimentos Técnicos
Domínio de Python e SQL; Familiaridade com R e outras linguagens é um diferencial;
Experiência avançada com ferramentas como Tableau, Power BI ou Google Data Studio;
Experiência com bancos de dados relacionais (PostgreSQL, MySQL) e não relacionais (MongoDB);
Conhecimentos avançados de estatística e técnicas de análise de dados;
Habilidade avançada em Excel e outras ferramentas de planilhas (Google Sheets);
Experiência em modelagem de dados, incluindo design de esquemas e normalização, tanto para modelagem relacional quanto dimensional;
Conhecimento básico em serviços de nuvem, como AWS, Azure ou Google Cloud;
Familiaridade com sistemas de versionamento de código, como Git;
Conhecimento prático em frameworks de machine learning, como TensorFlow ou Scikit-learn;
Familiaridade com tecnologias de big data, como Hadoop e Spark.
Formação acadêmica
Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação, Estatística, Matemática ou áreas afins; Mestrado ou MBA em áreas relacionadas a Data Science, Analytics ou Gestão de Tecnologia da Informação.
Idioma
Inglês Intermediário (diferencial).
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