ENGENHEIRO(A) DE DADOS BI SÊNIOR

Run Talent; São Paulo; Hybrid; BRL 180,000 - 280,000; Full time

Benefits offered by this job

Hybrid work model

Job summary

Run Talent em São Paulo busca Engenheiro(a) de Dados BI Sênior para liderar projetos de engenharia de dados, integração de informações e modelagem de Data Warehouse. Local híbrido com 1 dia presencial/semana e duração inicial de 2 meses, com grandes chances de prorrogação. Requisitos incluem BI, SQL, Python, Pentaho e pipelines de dados.

Qualifications

• Experiência em Engenharia de Dados e BI.
• Modelagem de Data Warehouse exigida.
• Conhecimento de Arquitetura Medallion (Bronze, Silver, Gold).
• Domínio de SQL e Python.
• Experiência com Pentaho para integração e transformação de dados.
• Desenvolvimento de pipelines e processos de integração de dados.

Responsibilities

• Desenvolver soluções de engenharia de dados usando Arquitetura Medallion.
• Modelar e estruturar Data Warehouse.
• Desenvolver integrações de dados com Pentaho e Python.
• Levantamento de requisitos com usuários-chave.
• Documentar processos e soluções desenvolvidas.

Skills

SQL

Python

Arquitetura Medallion

Data Warehouse

BI

Tools

Pentaho

Job description

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados BI Sênior para atuar em um projeto com foco em engenharia de dados, integração de informações e modelagem de Data Warehouse.

Local: São Paulo/SP – Próximo ao Shopping Morumbi Modelo: Híbrido | 1x por semana presencial Duração prevista do projeto: 2 meses com grandes chances de prorrogação

REQUISITOS:

• Experiência em Engenharia de Dados e Business Intelligence (BI);
• Sólidos conhecimentos em modelagem de Data Warehouse;
• Experiência com Arquitetura Medallion (Bronze, Silver e Gold);
• Domínio de SQL e Python;
• Experiência com Pentaho para integração e transformação de dados;
• Vivência no desenvolvimento de pipelines e processos de integração de dados.

PRINCIPAIS ATIVIDADES:

• Desenvolver soluções de engenharia de dados utilizando Arquitetura Medallion;
• Realizar modelagem e estruturação de Data Warehouse;
• Desenvolver integrações de dados utilizando Pentaho e Python;
• Realizar levantamento de requisitos junto aos usuários-chave (Key Users);
• Documentar os processos e soluções desenvolvidas.