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Data engineer revenue management

Rio Verde de Mato Grosso
Iron Mountain
Anunciada dia 17 abril
Descrição

Data Engineer Revenue Management Remote (send your resume in English) A Iron Mountain está em busca de um Data Engineer Revenue Management motivado(a) e com fluência/nível avançado no idioma inglês para se juntar à nossa equipe de Global Revenue Management (Gestão de Receita Global). Neste cargo, você será responsável por projetar, implementar e manter pipelines de dados escaláveis para garantir dados limpos e acessíveis, transformando dados brutos em insights que impulsionam a melhor segmentação de clientes. Você fará parte de uma equipe de alto impacto dedicada a direcionar a estratégia de preços global para atingir nossas metas de receita e lucro, exigindo coordenação entre as regiões da América do Norte, Europa e América Latina. O Que Você Fará Desenvolver Arquiteturas de Dados Escaláveis: Projetar e manter pipelines de Extraction, Transformation, and Loading (Extração, Transformação e Carregamento - ETL) integrando dados de sistemas operacionais globais usando tecnologias Amazon Web Services (AWS) e Structured Query Language (SQL). Otimizar Processos e Automação: Identificar e implementar melhorias nos processos internos, redesenhando a infraestrutura para maior escalabilidade e automatizando processos manuais para fornecer conjuntos de dados selecionados para análises e painéis operacionais. Garantir a Excelência Operacional e Governança: Monitorar o desempenho e a qualidade dos pipelines, implementando testes automatizados e padrões de governança de dados alinhados às políticas de segurança da informação da empresa. O candidato ideal terá: fluência/nível avançado no idioma inglês 3 a 5 anos ou mais de experiência em engenharia de dados, com foco em construção de pipelines em ambientes corporativos de grande escala. Sólido conhecimento técnico em modelagem de dados, Structured Query Language (SQL) e proficiência em linguagens de programação como Python ou Scala. Capacidade comprovada em processamento de dados distribuídos (ex: Spark) e no uso de plataformas e

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