MISSÃO DO CARGO:
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Oportunidade para trabalhar como especialista em dados, desenvolvendo soluções inovadoras e escaláveis.
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O QUE VOCÊ VAI FAZER:
* Compreender e traduzir requisitos: identificar e priorizar requisitos de negócios, funcionais e técnicos, transformando-os em soluções eficazes nas plataformas de dados.
* Arquitetura e modelagem de dados: projetar e implementar arquiteturas escaláveis para armazenar, processar e fornecer grandes volumes de dados com alta performance.
* Integração com ciência de dados: colaborar com o time de ciência de dados para criar soluções baseadas em dados e inteligência artificial.
* Pipelines e processamento de dados: desenvolver e otimizar pipelines de ingestão, processamento e transformação de dados, garantindo qualidade, eficiência e governança.
* 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.
* 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.
* Segurança e governança de dados: garantir boas práticas de proteção de dados, controle de acessos, auditoria e conformidade com regulamentos como LGPD e GDPR.
* 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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O QUE ESPERAMOS DE VOCÊ:
* Excelência em SQL: domínio da linguagem SQL, incluindo melhores práticas, otimização de consultas e modelagem de dados eficiente.
* Bancos de dados: experiência com bancos de dados relacionais (SQL) e não relacionais (NoSQL), com foco em desempenho e escalabilidade.
* Programação e notebooks interativos: experiência com Python e Jupyter Notebooks para análise, processamento e manipulação de dados.
* Versionamento e colaboração: conhecimento em sistemas de controle de versão, especialmente Git.
* Integração e APIs: familiaridade com consumo e criação de APIs para manipulação e integração de dados.
* Processamento e análise de dados em larga escala: conhecimento em data warehousing e tecnologias de big data para lidar com grandes volumes de dados.
* Documentação e suporte: capacidade de criar e manter documentações claras e acessíveis para facilitar o uso dos recursos por outros usuários.
* Gerenciamento de projetos: experiência com organização e entregas de projetos de alta complexidade em engenharia de dados.
* Nuvem 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.
* Experiência com ferramentas de ciência de dados, incluindo bibliotecas e frameworks para modelagem e análise de dados.
* Familiaridade com sistemas ERP, especialmente Totvs, em contextos de integração de dados corporativos.
* Infraestrutura como código (IAC) e automação: conhecimento em Terraform para provisionamento e gerenciamento de infraestrutura na nuvem.
* Certificação Google Cloud Certified – Professional Data Engineer, demonstrando expertise em soluções de dados na nuvem.