Engenheiro De Dados

Engenheiro De Dados - Detalhes da Vaga. ● Responsabilidades: Criar e manter pipelines de dados para atender perguntas de negócio, alimentar dashboards em Power BI e modelos de Machine Learning. ●Desenvolver e orquestrar processos ETL/ELT a partir de diferentes fontes de dados utilizando ferramentas como Apache Airflow, Azure Data Factory, AWS Glue ou Google Cloud Composer. ●Criar e processar dados com Spark, em plataformas como Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, AWS Glue, AWS EMR ou Google Cloud Dataproc. ●Manipular e administrar bases de dados relacionais e não relacionais, incluindo arquivos estruturados e não estruturados. ●Realizar modelagem dimensional de dados. ●Auxiliar na definição de boas práticas de código, governança e gestão de dados. ●Apoiar na definição de arquiteturas de dados. ●Executar tuning de consultas, queries e bases de dados para otimização de performance. ●Criar pipelines de dados em tempo real com ferramentas como Apache Kafka, Azure Event Hub, AWS Kinesis ou Google Cloud Pub/Sub. ●Construir e manter modelos de dados em Modern Data Warehouses (Snowflake, Google Big Query, Azure Synapse Analytics ou AWS Redshift). ●Estruturar, organizar e manter Data Lakes. ●Desenvolver soluções de ingestão de dados via APIs REST com tecnologias serverless como Azure Functions, AWS Lambda ou Google Cloud Functions. ●Colaborar ativamente com os times de desenvolvimento de Machine Learning e dashboards. ●Requisitos e qualificaçõesVivência prática em projetos de engenharia de dados de médio e grande porte. ●Experiência no desenvolvimento de pipelines em ambientes de nuvem (Azure, AWS ou GCP). ●Atuação prévia em tratamento de dados estruturados e não estruturados. ●Experiência em modelagem dimensional e Data Warehousing. ●Desejável experiência com dashboards em Power BI. ●Experiência em contextos que exigem colaboração multidisciplinar (engenharia de dados, ciência de dados e BI). ●Formação acadêmica: graduação completa (áreas de TI, Engenharia, Ciência da Computação, Sistemas de Informação ou correlatas). ●Ferramentas e Tecnologias:ETL/ELT e orquestração: Apache Airflow, Azure Data Factory, AWS Glue, Google Cloud Composer. ●Processamento de dados: Spark, Databricks, Synapse Analytics, EMR, DataProc. ●Bancos de dados: relacionais (SQL) e não relacionais (NoSQL). ●Streaming: Kafka, Event Hub, Kinesis, Pub/Sub. ●Modern Data Warehouses: Snowflake, BigQuery, Synapse, Redshift. ●Serverless/Integrações: Azure Functions, AWS Lambda, Google Cloud Functions. ●Habilidades:Modelagem de dados dimensional. ●Melhoria de performance de queries e bases de dados. ●Organização e manutenção de Data Lakes. ●Comunicação eficaz com equipes multidisciplinares. ●Idiomas: inglês e espanhol (desejável). ●. Requisitos para participar do processo. ● . O que oferecemos.