O Analista de TI em Dados será responsável pelo planejamento, construção, manutenção e otimização da infraestrutura de dados da empresa, garantindo a qualidade, integridade e disponibilidade das informações para análise e tomada de decisão. Atuará na modelagem, extração, transformação e carga de dados (ETL/ELT), desenvolvimento de pipelines, integração de fontes e implementação de arquiteturas escaláveis, além de contribuir para a governança, segurança e uso estratégico dos dados corporativos.Responsabilidades e atribuiçõesProjetar e implementar arquiteturas de dados escaláveis, seguras e resilientes.Desenvolver, otimizar e manter processos de ETL/ELT e pipelines de dados.Trabalhar com data lakes, data warehouses e bancos de dados relacionais e NoSQL.Gerenciar ambientes de dados em nuvem (AWS, Azure, Google Cloud).Integrar diferentes fontes de dados (APIs, bancos, arquivos e streaming).Estruturar dados para suportar análises avançadas e machine learning.Definir padrões de modelagem de dados e boas práticas.Garantir a qualidade, integridade e disponibilidade dos dados.Criar estratégias de monitoramento, auditoria e governança de dados.Atuar na segurança da informação, incluindo controle de acesso e criptografia.Integrar dados com plataformas de visualização (Power BI, Tableau, Looker).Desenvolver consultas SQL para análise eficiente.Criar APIs e serviços de dados para consumo em tempo real.Implementar soluções de processamento distribuído (Spark, Hadoop).Trabalhar com bancos de alta performance (BigQuery, Snowflake, Redshift, Fabric).Otimizar pipelines visando performance e redução de custos.Automatizar processos para ganho de eficiência operacional.Pesquisar e implementar novas tecnologias e tendências da área de dados.Atuar em parceria com áreas de negócio e TI na construção de soluções baseadas em dados.Requisitos e qualificaçõesEnsino superior completo em:Ciência da ComputaçãoEngenharia da ComputaçãoSistemas de InformaçãoEngenharia de Dados ou áreas correlatasExperiência mínima de 4 anos na área de dados ou engenharia de dados.Experiência com ETL/ELT, modelagem e pipelines de dados.Conhecimento em SQL avançado.Vivência com bancos de dados relacionais e não relacionais.Experiência com cloud computing (AWS, Azure ou GCP).
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