Papel na empresa: Construir pipeline de dados entregando modelo de dados nas camadas Bronze, Silver, Gold para o time de negócios ter capacidade de analisar dados e tomar decisões.Responsabilidades:Escrever consultas SQL complexas para realizar tarefas como selecionar, inserir, atualizar e excluir dados de várias tabelas.Construir pipeline de Dados utilizando Azure Data Factory.Construir nooteboks em Pyton e SQL utilizando Databricks.Construir Modern Data Warehouse com Synpase Analytics (Serveless Dedicated).Desenvolver Data Governance utilizando Unity Catalog ou Purview.Trabalhar com ingestões de dados em Datalakehouse.Definir e explicar conceitos Azure Data Factory, Synapse, Databricks e Fabric de forma crítica.Escrever consultas SQL complexas para realizar tarefas como selecionar, inserir, atualizar e excluir dados de várias tabelas.Criar e manipular dataframes e RDDs em PySpark de forma eficiente e escalável.Usar junções de vários tipos, como junções internas, junções externas e junções naturais.Usar subqueries de vários tipos, como subqueries de seleção, subqueries de atualização e subqueries de exclusão.Usar funções agregadas de vários tipos, como funções de agregação de agregação.Usar SQL com grandes conjuntos de dados.Usar SQL para otimizar o desempenho e a escalabilidade de consultas e soluções de dados.Usar SQL para resolver problemas complexos de dados.Usar PySpark para realizar análise de dados exploratória (EDA) de forma eficiente e escalável.Usar PySpark para gerar modelos de aprendizado de máquina de forma eficiente e escalável.Usar PySpark para otimizar o desempenho de aplicações de processamento de dados.Definir e explicar conceitos de DevOps de maneira abrangente e crítica.Utilizar ferramentas de CI/CD para automação eficiente.Gerenciar infraestrutura como código, comunicar conceitos eficazmente e liderar projetos de DevOps.Requisitos:Inglês para conversacão nível B2-C1 (Pós intermediário e Avancado).Identificar os principais requisitos de negócios para um modelo de dados complexo e desafiador.Alto conhecimento em arquitetura de Big Data end-to-end. Capacidade de projetar arquitetura de Big Data (Infraestrutura, Ingestão, Armazenamento, Processamento e Serving).Implementar um modelo de dados complexo e desafiador em um banco de dados relacional ou não relacional.Realizar testes de integridade de dados para garantir que o modelo de dados está funcionando corretamente.Usar ferramentas de modelagem de dados para projetar e implementar modelos de dados.Documentar modelos de dados para facilitar a comunicação com outras partes interessadas.Projetar e implementar modelos de dados para lidar com grandes conjuntos de dados.Projetar e implementar modelos de dados para lidar com dados em tempo real.Projetar e implementar modelos de dados para lidar com dados de várias fontes.Experiëncia em liderar engenheiros de dados JR e PL. Diferenciais:Projetos de Big Data internacionalLiderar projetos de BI complexos e desafiadores.Compreensão detalhada dos conceitos de Big Data e computação em nuvem, demonstrando pensamento crítico.Experiência em projetos complexos de DB, DW, lake e lakehouse, incluindo segurança e soluções distribuídas.Experiência em projetos complexos de ETL, liderando equipes de engenheiros de dados.Habilidade comprovada em resolver problemas complexos de dados de forma independente e eficiente.Adaptação rápida a mudanças e tomada de decisões informadas em ambientes dinâmicos.Atuação remota.Contratação PJ, horista. Valorizamos cada voz e cada pessoa, porque sabemos que a diversidade nos torna mais inovadores e fortes.