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Data engineer specialist

Cambé
Techrx Recruiting
Anunciada dia 15 maio
Descrição

Nosso cliente é uma empresa nacional de tecnologia, com forte atuação no segmento médico e hospitalar, situada na região da Vila Olímpia, São Paulo, capital. Misão do Cargo: Atuar como pilar técnico na construção e evolução das soluções de engenharia de dados da Memed, garantindo a alta qualidade, escalabilidade e disponibilidade dos pipelines e estruturas de dados que suportam as decisões de produto, negócio e tecnologia. Principais Responsabilidades: 1. Desenvolvimento e Manutenção de Pipelines de Dados: Projetar, construir e manter pipelines de dados eficientes e escaláveis que suportem a coleta, processamento e análise de grandes volumes de dados. 2. Integração de Dados: Trabalhar na integração de dados provenientes de diferentes fontes, garantindo a qualidade e a consistência das informações. 3. Modelagem de Dados: Criar e otimizar modelos de dados que atendam às necessidades de análise e relatórios, utilizando técnicas de modelagem relacional e dimensional. 4. Colaboração com Equipes de Análise: Trabalhar em estreita colaboração com cientistas de dados, analistas de negócios e outras partes interessadas para entender requisitos de dados e garantir que as soluções atendam às expectativas. 5. Monitoramento e Otimização de Performance: Monitorar o desempenho dos sistemas de dados e realizar otimizações para melhorar a eficiência e a velocidade de processamento. 6. Documentação: Criar e manter documentação técnica detalhada sobre processos de ETL (Extração, Transformação e Carga), estruturas de dados e fluxos de trabalho. 7. Garantia de Qualidade de Dados: Implementar e monitorar processos de validação de dados para garantir a integridade e a precisão das informações. Requisitos e Qualificações: Formação Acadêmica: Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Engenharia de Software ou área relacionada. Experiência: Experiência sólida em engenharia de dados e ambientes analíticos. (Idealmente de 4 a 6 anos) Participação em projetos de dados complexos e de larga escala.

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