É no presente que a CNI constrói o futuro da indústria e do trabalho.Imagine #fazerparte de uma organização de abrangência nacional que tem como missão transformar a vida das pessoas e impulsionar o desenvolvimento do Brasil.
Essa é a oportunidade que a CNI, o SESI/DN, o SENAI/DN e o IEL/NC oferecem a você./nFormação AcadêmicaGraduação completa em Ciência da Computação, Matemática, Estatística, Economia, Engenharias ou áreas correlatas.
Experiência ProfissionalUso de Cloud, para componentes e serviços relacionados a dados (Azure Data Factory, Databricks, Azure DevOps entre outros);Desenvolvimento de processos robustos e estruturados de carga, normalização e padronização de rotinas e dados;Atuação como Engenheiro de Dados com foco em negócio, apoiando na criação de ambientes analíticos e geração de documentação;Desenvolvimento de soluções de Engenharia de Dados utilizando componentes de dados Azure e Databricks.
Conhecimentos EspecíficosConhecimento técnico de infraestruturas de dados (bancos de dados relacionais, não relacionais, etc.
), Datawarehouse, Lakehouse e Big Data;Linguagem SQL avançada;Python e suas respectivas bibliotecas para engenharia de dados;Spark;Metodologias ágeis (Scrum, Kanban);Utilização e construção de API's.
[Desejáveis] Formações, Conhecimentos e/ou ExperiênciasConhecimento em Power BI Service./nAnalisar os requisitos identificados e priorizados pelo negócio;Desenvolver, testar e manter os processos de ingestão de dados de acordo com os padrões de arquitetura da instituição;Desenvolver, testar e manter os processos de tratamento e armazenamento de dados de acordo com os padrões de arquitetura da instituição;Construir e manter webcrawlers, webscrapings e robôs na linguagem Python;Extrair bases de dados e padronizar informações, organizando o banco de dados;Identificar maneiras de melhorar a confiabilidade, a eficiência e a qualidade dos dados;Preparar dados para modelagem preditiva e prescritiva;Modelagem de Dados Relacional e Dimensional;Desenvolvimento e orquestração de pipeline de dados para o Data Lake;Extração, armazenamento e processamento de dados;Integração de dados via APIs;Manutenção dos processos para correção de falhas/erros;Implementação de melhorias.