Engenheiro(a) de Dados - Pleno

Winnin; São Paulo; Híbrido; BRL 180 000 - 240 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A DOMVS iT busca profissional para desenvolver e manter pipelines de dados em plataformas de big data na nuvem, com foco em Azure e Databricks. O objetivo é garantir disponibilidade, confiabilidade e performance das soluções de dados que suportam operações e decisões da empresa.

O papel envolve coletar requisitos, alinhar soluções técnicas com áreas da organização, executar testes, documentar procedimentos e apoiar a governança, segurança e LGPD.

Descrição da oferta de emprego

Prazer, somos a DOMVS iT!

Na DOMVS iT, nossos colaboradores são protagonistas de suas carreiras, e oferecemos todo o suporte necessário para que alcancem o sucesso profissional.

E adivinha? Estamos com uma oportunidade incrível para você se juntar ao nosso time!

O que buscamos?

Estamos em busca de talentos que queiram crescer e fazer a diferença! Se você é apaixonado por tecnologia e quer fazer parte de um ambiente colaborativo e inovador, essa é a sua chance!

Principais Responsabilidades:

• Executar o desenvolvimento e sustentação de pipelines (processos) de dados em plataformas de big data em nuvem para todas as áreas da empresa, coletando requisitos de negócio, implementando soluções técnicas em Azure e Databricks e apoiando na governança e qualidade dos dados, com o objetivo de contribuir com a disponibilidade, confiabilidade e performance das informações que suportam as operações e decisões corporativas
• Desenvolver e sustentar pipelines (processos) de engenharia de dados nas plataformas Azure e Databricks para todas as áreas da empresa, garantindo a disponibilidade, confiabilidade e performance das soluções de dados corporativas, com o seguinte objetivo:
• Eficiência operacional: Processos de dados automatizados, resilientes e confiáveis nas entregas aos produtos de dados;
• Capturar e analisar requisitos de negócio junto às diferentes áreas da organização em demandas contínuas, propondo soluções técnicas de dados alinhadas às necessidades operacionais e estratégicas, com o seguinte objetivo:
• Alinhamento estratégico: Produtos que atenda as necessidades do negócio, evitando retrabalhos e maximizando o valor gerado
• Executar testes e validações nos pipelines e sistemas de dados em projetos de média e alta complexidade, assegurando a qualidade e integridade das informações processadas, com o seguinte objetivo:
• Confiabilidade das decisões: Acuracidade nas decisões de negócio;
• Monitorar a performance dos sistemas de big data em nuvem em toda a empresa, identificando oportunidades de otimização e garantindo a eficiência operacional das soluções implementadas, com o seguinte objetivo:
• Prevenção de prejuízos: Custos operacionais e tempo de resposta para áreas críticas do negócio
• Apoiar a implementação de práticas de qualidade, segurança, privacidade e governança de dados em todos os projetos da organização, contribuindo para a conformidade com políticas internas e regulamentações, com o seguinte objetivo:
• Conformidade legal: Compliance e segurança dos dados são obrigatórios por regulamentações como LGPD e normas da ANVISA
• Participar de projetos de migração e implementação de soluções de dados corporativas, executando atividades técnicas de acordo com cronogramas e especificações definidas, com o seguinte objetivo:
• Entrega de valor: Projetos entreguem resultados tangíveis dentro de prazos estabelecidos
• Elaborar e manter documentação técnica dos pipelines, processos e soluções de dados implementadas, promovendo o compartilhamento de conhecimento e facilitando a manutenção das soluções, com o seguinte objetivo:
• Eficiência operacional: Reduz dependência de pessoas específicas e facilita manutenções futuras e transferência de conhecimento
• Realizar troubleshooting e apoiar na resolução de problemas técnicos nos sistemas de dados, contribuindo para a continuidade operacional e satisfação dos usuários internos, com o seguinte objetivo:
• Continuidade operacional: Minimiza impactos em áreas críticas como supply chain, vendas e produção
• Apoiar profissionais de menor experiência e outras áreas da empresa em questões relacionadas à engenharia de dados de menor complexidade, promovendo a disseminação do conhecimento técnico, com o seguinte objetivo:
• Cultura de aprendizagem: Desenvolve a capacidade técnica da organização e reduz gargalos de conhecimento concentrado
• Participar de reuniões com stakeholders internos para apresentar soluções, esclarecer requisitos técnicos e acompanhar o andamento dos projetos de dados, com o seguinte objetivo:
• Alinhamento estratégico: Comunicação efetiva com stakeholders garante alinhamento e evita divergências que podem comprometer os projetos