Engenheiro de dados i - digital e governança de ti

Conhecimentos Necessários:

Conhecimentos Desejáveis: Word ou outro editor de texto, Excel ou outra planilha eletrônica, Power Point ou outra ferramenta de criação de slides de apresentação

Linguagens de programaçao de análise da dados; ETL; Modelagem de dados; Data Warehouse; Princípios e padrões de arquiteturas de processamento de dados; Arquitetura de banco de dados; Bancos de dados Oracle; Integrações (API); Python; R; Java; SQL; Big Data; MongoDB; Scala; Hadoop; Spark.

Formação Necessária: Ensino Superior Completo

Área de Formação Necessária: Ciências da Computação, Análise de Sistemas ou áreas afins

Formação Desejável:

Área de Formação Desejável: 

Descrição Sumária: Apoiar na disponibilização dos dados para análises de forma segura, auxiliando na construção de enormes reservatórios para Big Data, desenvolvendo, testando e mantendo arquiteturas, tais como bancos de dados e sistemas de processamento de dados em grande escala, visando a viabilizar aos Analistas de Dados a aplicação de suas técnicas analíticas e extrair informações relevantes. 

Descrição Detalhada: Apoiar na construção de enormes reservatórios para Big Data, desenvolvendo, testando e mantendo arquiteturas, sob supervisão, para suportar as análises e extração de informações.

Realizar processos de coleta, armazenamento e distribuição dos dados de menor complexidade, mantendo-os sob o guarda-chuva da engenharia de dados.

Projetar soluções de menor complexidade a partir dos bancos de dados, para alinhar as soluções aos objetivos da empresa ou do usuário.

Responder pelas soluções de baixa complexidade para aquisição de dados e de combinação de fontes de dados.

Criar e definir o pipeline de dados (processo pelo qual a informação passa), de menor complexidade, incluindo a entrada no sistema, o processamento e o armazenamento, de modo a facilitar a consulta posterior.

Implementar metodologias ágeis e a utilização de tecnologias para qualificar a tomada de decisão, sob supervisão direta.

Preparar dados para modelagem preditiva e prescritiva, sob supervisão direta.

Monitorar e processar as variáveis (dados, etapas, programas) de maneira veloz, sob supervisão direta, para desenvolver a flexibilidade e agilidade requerida.

Implantar programas analíticos, Machine Learning e métodos estatísticos de menor complexidade.

Identificar maneiras de melhorar a confiabilidade, a eficiência e a qualidade dos dados, sob supervisão direta.

Buscar a identificação de padrões ocultos usando dados.

Identificar tarefas de menor complexidade que podem ser automatizadas, através do uso de dados.

Localizar e definir novas oportunidades de melhoria de processo, sob supervisão direta.

Posicionar o gestor sobre as ações e atividades desenvolvidas na área sob sua responsabilidade, informando a gestão sobre qualquer irregularidade ou suspeita de fraude.

Zelar pelos equipamentos, recursos e materiais sob sua responsabilidade e pelo ambiente de trabalho.

Cumprir as normas, procedimentos, regulamento interno, políticas corporativas e as normas de segurança do trabalho inerentes ao setor.

Realizar outras atividades pertinentes ao cargo, de acordo com a orientação do gestor da área.