Descrição do Cargo:
O cargo de Engenheiro(a) de Dados é fundamental para a otimização das operações logísticas e garantia da melhor experiência para os 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.
Atribuições:
- Projetar, construir e manter pipelines de dados robustos e escaláveis focados em dados de logística, utilizando Arquitetura de Orquestração.
- Desenvolver e otimizar consultas e transformações de dados em Banco de Dados Gerenciado, explorando informações sobre a oferta de frete e mecanismos regulatórios.
- Trabalhar com diversos formatos de dados logísticos, incluindo a otimização para o formato Parquet.
- Desenvolver scripts e ferramentas em Python para extrair, transformar e carregar dados relevantes para a análise da oferta de frete e conformidade regulatória.
- Criar e manter dashboards e visualizações informativas que permitam o acompanhamento de métricas de frete, impacto de regulamentações e outras análises logísticas.
- 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.
- Garantir a qualidade, integridade e segurança dos dados logísticos.
- Participar da definição e implementação de melhores práticas de engenharia de dados no contexto da logística.
Habilidades e Qualificações:
- Experiência prática com Banco de Dados Gerenciado para análise de grandes volumes de dados, idealmente com foco em dados logísticos.
- Experiência com Arquitetura de Orquestração para orquestração de workflows de dados.
- Conhecimento em trabalhar com o formato de dados Parquet para otimização de armazenamento e leitura.
- Proficiência em programação em Python para manipulação e processamento de dados logísticos.
- Experiência na criação de visualizações e dashboards para apresentar insights logísticos.
- Familiaridade com conceitos de modelagem de dados, com aplicação em dados de logística (ex: dados de transporte, tabelas de frete, informações regulatórias).
- 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.
- Experiência com outras plataformas de nuvem.
- Conhecimento de bancos de dados NoSQL.
- Experiência com ferramentas de ETL/ELT.
- Noções de práticas de DevOps para pipelines de dados.
Ambiente de Trabalho:
No ambiente de trabalho, há grande autonomia e responsabilidade. Somos multidisciplinares, auto gerenciáveis e temos 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.