数据工程师（远程）

.

• Projetar, implementar e evoluir arquiteturas de dados escaláveis e seguras.

• Desenvolver e manter pipelines de ingestão, integração, processamento e disponibilização de dados.

• Atuar na construção e manutenção de ambientes de Data Lake, Data Warehouse e plataformas analíticas.

• Garantir a qualidade, rastreabilidade, segurança e governança dos dados.

• Integrar dados provenientes de diferentes sistemas, aplicações e fontes corporativas.

• Apoiar a definição de padrões, boas práticas e estratégias de arquitetura de dados.

• Otimizar processos de armazenamento, transformação e consumo de dados.

• Trabalhar em parceria com equipes de negócio, analytics, BI, ciência de dados e tecnologia para viabilizar soluções orientadas a dados.

• Atuar como referência técnica em iniciativas de dados e apoiar tecnicamente equipes multidisciplinares.

• Participar da definição, implementação e evolução de plataformas modernas de dados em nuvem.

Requisitos e Qualificações

• Ensino superior completo em Tecnologia da Informação, Ciência de Dados, Engenharia, Matemática, Estatística, Física, Química ou áreas correlatas.

• Experiência em Engenharia de Dados e arquitetura de soluções de dados.

• Conhecimento em modelagem de dados e integração de sistemas.

• Experiência com construção e manutenção de pipelines ETL/ELT.

• Conhecimento avançado em SQL.

• Experiência com processamento e transformação de grandes volumes de dados.

• Conhecimento em governança, qualidade e segurança de dados.

• Vivência com ambientes de Data Lake e Data Warehouse.

• Conhecimento em plataformas e serviços de dados em nuvem.

• Capacidade de atuar de forma colaborativa com times técnicos e áreas de negócio.

Diferenciais

• Certificações ou treinamentos em Databricks.

• Experiência com SAP Datasphere.

• Experiência com Cognite.

• Experiência com Dataiku.

• Conhecimento em Python para engenharia e automação de dados.

• Experiência com arquiteturas modernas de dados e analytics.

• Vivência em liderança técnica ou coordenação de times de dados.

• Conhecimento em DataOps, Git e metodologias ágeis.

Originally posted on Himalayas