DBA Sr - PostgreSQL

Zohorecruit; Brasil; Teletrabalho; BRL 112 000 - 201 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Spassu está buscando um Analista de Dados Sênior para liderar iniciativas de dados, transformar informações em insights e apoiar decisões estratégicas da empresa. Você ficará responsável por interpretar dados, analisar resultados e aplicar técnicas estatísticas, além de desenvolver e manter pipelines de extração e transformação com Python, Airflow e Data Factory.

É necessário ter domínio avançado de SQL, experiência com Data Warehouses modernos (BigQuery, Snowflake, Redshift ou ClickHouse) e

Qualificações

• Superior completo nas áreas correlatas à Ciência da Computação, Engenharia ou afins.
• Certificação não é obrigatória.
• Experiência com métodos ágeis na área de dados; modelagem de dados conceitual, lógico e físico.
• Domínio em SQL Avançado (Procedures, Views, Indexação, Particionamento, Tuning).
• Experiência com Data Warehouses modernos e bancos colunares; conhecimento prático em provedores de nuvem (AWS, Azure, Google Cloud).
• Conhecimento básico de Python com foco em Pandas e Numpy.

Responsabilidades

• Interpretar dados, analisar resultados e aplicar técnicas estatísticas.
• Desenvolver e implementar análises de dados e pipelines de dados.
• Construir pipelines de extração de dados e armazenar em um Data Lake usando Python, Airflow e Data Factory.
• Suportar e monitorar a plataforma de dados do cliente.
• Instalar, configurar e manter bancos de dados e interfaces de administração.
• Verificar a conformidade, alta disponibilidade, integridade de dados e backups.
• Realizar testes e monitoramento de performance nos bancos de dados.

Conhecimentos

SQL Avançado

Python básico

Pandas

Numpy

Ágil/metodologias ágeis

Modelagem de dados (conceitual, lógico

Formação académica

Superior completo em Ciência da Computação/Engenharia ou áreas correlatas

Ferramentas

Airflow

dbt

ADF/Data Factory

SSIS

BigQuery

Snowflake

Amazon Redshift

ClickHouse

AWS

Azure

Google Cloud

Descrição da oferta de emprego

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PRINCIPAIS ATIVIDADES: Responsável por interpreter dados, analisar resultados e utilizar técnicas estatísticas, desenvolver e implementar

análises de dados, sistemas de coleta de dados e outras estratégias que otimizem a eficiência e a qualidade

estatística, além de obter dados de fontes primárias ou secundárias e manter bancos de dados.

• Implementar rotinas e protocolos de segurança no banco;
• Elaboração de boas práticas a serem adotadas nos procedimentos das atividades de administração de dados dentro do ambiente da SME e deverá ser mantido conforme a necessidade;
• Construir pipelines de extração de dados de diversas fontes e armazenar em um Data Lake, utilizando Python, Apache Airflow e Data Factory;
• Suportar e monitorar a plataforma de dados do cliente;
• Instalar, configurar e manter atualizado os sistemas gerenciadores de banco de dados, seus serviços e suas interfaces de administração;
• Verificar rotineiramente a conformidade do ambiente de banco de dados, em especial a alta disponibilidade, a integridade relacional das bases de dados, a integridade dos backup’s, e possíveis vulnerabilidades;
• Realizar teste e monitoramento de performance nos bancos de dados, ajustando os ambientes quando necessário, bem como efetua o planejamento desta capacidade gerenciando os níveis de acesso de modo a garantir maior segurança da informação.

Requisitos

Superior completo preferencialmente, nas áreas correlatas à Ciência da Computação; Engenharias; ou outra área relacionada adados.

Certificação não requerido.

Experiência na área dados com uso de métodos ágeis; Modelagem de dados - conceitual, lógico e físico - tanto do modelo de dados corporativo quanto dos demais modelos de dados relacionais e multidimensionais, mantendo e versionando todos os scripts desenvolvidos.

Domínio em SQL Avançado (Stored Procedures, Views, Indexação, Particionamento e Tuning).

Experiência com Data Warehouses modernos e bancos colunares (ex: BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift ou ClickHouse). Conhecimento prático em provedores de nuvem (AWS, Azure ou Google Cloud).

Familiaridade com processos e ferramentas de ETL/ELT (ex: Airflow, dbt, ADF, Data Factory ou SSIS).

Conhecimento básico de Python com foco em Pandas e Numpy