Analista De Desenvolvimento De Sistemas Ii - Dados

Oportunidades No Cepel; Rio de Janeiro; On-site; BRL 90,000 - 150,000; Full time

Job summary

A Cepel, Centro de Pesquisas de Energia Elétrica, procura engenheiro(a) de dados para atuar com pipelines de ingestão, limpeza e transformação de dados, além de modelagem de dados e monitoramento de execuções. O candidato deve ter experiência prática em Python, SQL e em ferramentas de orquestração.

Atuará com fontes de dados on-premises e na nuvem, com foco em qualidade de dados, documentação de fluxos e suporte a usuários de dados.

Qualifications

• Experiência mínima de 2 a 5 anos em engenharia de dados ou de desenvolvimento com foco em dados.
• Conhecimento em Python e SQL em nível intermediário a avançado.
• Experiência com algum orquestrador (Airflow, Dagster ou similar).
• Experiência com serviços de dados em nuvem: AWS, Azure ou GCP.
• Noções de modelagem de dados e de bancos relacionais.
• Conhecimento em Git e trabalho com code review.

Responsibilities

• Desenvolver e manter pipelines de ingestão, limpeza e transformação de dados.
• Implementar modelos de dados no warehouse seguindo os padrões definidos pelo time.
• Monitorar execuções, tratar falhas e criar testes de qualidade de dados.
• Integrar novas fontes (APIs, bancos relacionais, arquivos, sistemas legados).
• Documentar tabelas e fluxos e apoiar usuários de dados em dúvidas e análises.

Skills

Python

SQL

Airflow

Dagster

Data modeling

Cloud services (AWS/Azure/GCP)

Tools

Git

Looker

Job description

Centro de Pesquisas de Energia Elétrica (Cepel)

Desde 1974, o Cepel é a plataforma estratégica de inovação do setor elétrico brasileiro. Somos uma Instituição de Ciência e Tecnologia (ICT) privada e sem fins lucrativos, dedicada a transformar desafios complexos em soluções de alta performance.

Infraestrutura de classe mundial: laboratórios únicos na América Latina para ensaios e certificações complexas.

Capital intelectual de elite: Um corpo técnico de excelência, formado majoritariamente por mestres e doutores.

Soluções de ponta a ponta: Do desenvolvimento de softwares proprietários à consultoria técnica especializada.

Atuamos na fronteira do conhecimento, da integração de fontes renováveis à gestão avançada de ativos.

As soluções do Cepel sustentam a tomada de decisão e a operação das principais instituições que regem o país:

• Governança e Regulação: Ministério de Minas e Energia (MME) e Agência Nacional de Energia Elétrica (Aneel);
• Planejamento e Operação: Empresa de Pesquisa Energética (EPE) e Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS)., e
• Mercado: Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE).

Missão

• Desenvolver soluções tecnológicas em energia para a sociedade.

Visão

• Ser referência internacional em soluções inovadoras em energia.

Valores

• A vida em primeiro lugar - Nosso compromisso é com a vida e com o meio ambiente.
• A nossa energia vem das pessoas - Aprender é sempre simples: o conhecimento é a base para as nossas pessoas.
• Integridade sempre - Agimos de acordo com os mais altos padrões éticos em todas as áreas da empresa.
• Nossa excelência faz a diferença - Somos comprometidos com os melhores padrões de qualidade.
• Inovar para gerar valor - Buscamos constantemente soluções para construir o futuro.

Requisitos

• Experiência mínima de 2 a 5 anos em engenharia de dados ou desenvolvimento com foco em dados;
• Conhecimento em Python e SQL em nível intermediários a avançados;
• Experiência com algum orquestrador (Airflow, Dagster ou similar);
• Experiência com serviços de dados em nuvem: (AWS / Azure / GCP0;
• Noções de modelagem de dados e de bancos relacionais;
• Conhecimento em Git e trabalho com code review.

Diferenciais

• Conhecimento em Spark e dbt;
• Noções de Docker e noções de CI/CD;
• Ferramentas de BI (Power BI, Looker, Metabase);
• Contato com dados de séries temporais ou sensores.

Principais responsabilidades

• Desenvolver e manter pipelines de ingestão, limpeza e transformação;
• Implementar modelos de dados no warehouse seguindo os padrões definidos pelo time;
• Monitorar execuções, tratar falhas e criar testes de qualidade de dados;
• Integrar novas fontes (APIs, bancos relacionais, arquivos, sistemas legados);
• Documentar tabelas e fluxos e apoiar usuários de dados em dúvidas e análises.