Cargo de Engenheiro(a) de Dados:
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* Atuar como parte da equipe responsável pelo desenvolvimento e manutenção de soluções baseadas em dados, garantindo a qualidade e confiabilidade dos dados.
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* Desenvolver e implementar arquiteturas escaláveis para armazenar, processar e disponibilizar grandes volumes de dados com alta performance.
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* Trabalhar em parceria com o time de Data Science para projetar e implementar soluções baseadas em dados e Machine Learning.
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* Pipeline e processamento de dados: Desenvolver e otimizar pipelines de ingestão, processamento e transformação de dados, garantindo qualidade, eficiência e governança.
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* Orquestração de Pipelines de Dados: Implementar e gerenciar workflows de dados utilizando ferramentas como Apache Airflow, garantindo a automação e escalabilidade dos processos de ingestão e processamento.
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* Melhores Práticas de DataOps: Aplicar conceitos de CI/CD para pipelines de dados, testes automatizados em ETLs, versionamento de dados e monitoramento contínuo da qualidade e confiabilidade dos dados.
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* Segurança e Governança de Dados: Garantir boas práticas de proteção de dados, controle de acessos, auditoria e conformidade com regulamentos como LGPD e GDPR.
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* Boas práticas e escalabilidade: Atuar como referência técnica na implementação de soluções em nuvem, promovendo as melhores práticas de engenharia de dados, segurança, confiabilidade e escalabilidade.
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Habilidades Requeridas:
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* Expertise em SQL: Domínio da linguagem SQL, incluindo melhores práticas, otimização de consultas e modelagem de dados eficiente.
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* Bancos de dados: Experiência com bancos de dados relacionais (SQL) e não relacionais (NoSQL), com foco em desempenho e escalabilidade.
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* Programação e notebooks interativos: Experiência com Python e Jupyter Notebooks para análise, processamento e manipulação de dados.
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* Versionamento e colaboração: Conhecimento em sistemas de controle de versão, especialmente Git.
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* Integração e APIs: Familiaridade com consumo e criação de APIs para manipulação e integração de dados.
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* Processamento e análise de dados em larga escala: Conhecimento em Data Warehousing e tecnologias de Big Data para lidar com grandes volumes de dados.
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* Documentação e suporte: Capacidade de criar e manter documentações claras e acessíveis para facilitar o uso dos recursos por outros usuários.
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* Gerenciamento de projetos: Experiência com organização e entregas de projetos de alta complexidade em engenharia de dados.
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* Cloud Computing: Experiência com provedores de nuvem, com foco em Google Cloud Platform (GCP) e serviços como Cloud Functions, BigQuery, Pub/Sub, Dataflow e Cloud Storage.
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* Familiaridade com sistemas ERP, especialmente TOTVS, em contextos de integração de dados corporativos.
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* Infraestrutura como Código (IaC) e Automação: Conhecimento em Terraform para provisionamento e gerenciamento de infraestrutura na nuvem.
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* Certificação Google Cloud Certified – Professional Data Engineer, demonstrando expertise em soluções de dados na nuvem.
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