Job Description & Summary
Na PwC, nosso pessoal em engenharia de dados e análise se concentra em alavancar tecnologias e técnicas avançadas para projetar e desenvolver soluções de dados robustas para clientes. Eles desempenham um papel crucial na transformação de dados brutos em insights acionáveis, permitindo a tomada de decisões informadas e impulsionando o crescimento dos negócios.
Na engenharia de dados na PwC, você se concentrará em projetar e construir infraestrutura e sistemas de dados para permitir processamento e análise de dados eficientes. Você será responsável por desenvolver e implementar pipelines de dados, integração de dados e soluções de transformação de dados.
Requisitos Técnicos:
- Machine Learning: Profundo entendimento de algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo técnicas supervisionadas e não supervisionadas, aprendizado profundo (Deep Learning) e processamento de linguagem natural (NLP).
- Ciência de Dados: Experiência em manipulação e análise de grandes volumes de dados. Proficiente em ferramentas como Python, R, SQL, e plataformas de visualização de dados (ex: Power BI, Tableau).
- Arquitetura de Tecnologia (ex: Azure): Experiência prática com plataformas de nuvem, especialmente Azure, incluindo serviços como Azure Machine Learning, Azure Data Factory e Azure Databricks.
- Estratégia de Dados: Capacidade de desenvolver e implementar estratégias de dados alinhadas com os objetivos de negócios da organização. Envolvimento em governança de dados, qualidade de dados e desenvolvimento de políticas para uso ético e eficaz dos dados.
Experiência Necessária:
- Capacidade de projetar e implementar soluções escaláveis e seguras na nuvem.
- Habilidade em transformar dados brutos em insights acionáveis que podem influenciar decisões de negócios.
- Capaz de aplicar técnicas estatísticas para modelagem preditiva e análise de dados.
- Familiaridade com testes de hipóteses, regressão, análise de variância, entre outros.
- Liderança e Gestão: Experiência em liderar equipes multifuncionais, orientando e desenvolvendo talentos em ciência de dados e engenharia de dados.
- Capacidade de gerenciar projetos complexos, garantindo a entrega no prazo e dentro do orçamento, enquanto mantém altos padrões de qualidade.
- Visão de Negócios: Sólido entendimento dos processos de negócios e como as soluções de dados e tecnologia podem agregar valor. Capacidade de identificar oportunidades para inovação e melhoria contínua.
Formação Acadêmica:
- Estatística, ciências da computação, engenharia de software ou cursos correlatos.
- Diferencial: MBA ou Pós-Graduação em Ciência de Dados, Machine Learning e/ou Inteligência Artificial.
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