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Engenheiro de Dados Sênior

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Resumo da oferta

Uma empresa do setor financeiro está em busca de um Engenheiro de Dados Sênior para atuar em um projeto de migração de dados para Google Cloud Platform (GCP). Este profissional será responsável por projetar e implementar pipelines de dados, utilizando BigQuery e ferramentas de ETL como Informatica PowerCenter. O trabalho é 100% remoto, oferecendo treinamento e benefícios como auxílio para certificações e parceria com academias. Contratação PJ.

Serviços

Parceria com TotalPass para acesso a academias
Oportunidades de treinamento e cursos
Auxílio com certificações oficiais
Parcerias com instituições de ensino

Qualificações

  • Conhecimento avançado em BigQuery e estruturação de dados no Google Cloud Platform (GCP).
  • Proficiência em SQL para manipulação e otimização de grandes volumes de dados.
  • Experiência com Python para desenvolvimento de scripts de transformação e automação.

Responsabilidades

  • Desenvolver e orquestrar pipelines de dados, assegurando boas práticas.
  • Projetar e otimizar estruturas de dados no Google Cloud.
  • Implementar e manter processos de ETL utilizando Informatica PowerCenter.

Conhecimentos

BigQuery
SQL
Python
ETL
Informatica PowerCenter
Descrição da oferta de emprego
Oportunidade

Engenheiro de Dados GCP (ETL) SR

Estamos buscando um Engenheiro de Dados Sênior para atuar em um projeto estratégico de Migração de Dados OnPrem para Google Cloud Platform (GCP) no setor financeiro. Este profissional será responsável pela construção, otimização e orquestração de pipelines de dados, garantindo escalabilidade, eficiência e governança durante o processo de migração.

Descrição do Cargo

O Engenheiro de Dados GCP Sênior será responsável por projetar e implementar pipelines de dados robustos, utilizando tecnologias do ecossistema Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, etc.). Além disso, atuará com ferramentas de ETL, preferencialmente Informatica PowerCenter ou soluções similares, garantindo a extração, transformação e carga de dados de forma eficiente. Será um papel essencial na estruturação de dados para análises avançadas, assegurando que os processos sejam escaláveis, seguros e otimizados.

Principais Responsabilidades
  • Desenvolver e orquestrar pipelines de dados, assegurando boas práticas de versionamento, performance e reutilização.
  • Projetar e otimizar estruturas de dados no Google Cloud (BigQuery), garantindo eficiência e desempenho em consultas SQL.
  • Implementar e manter processos de ETL, preferencialmente utilizando Informatica PowerCenter ou ETL similar, garantindo qualidade, confiabilidade e governança dos dados migrados.
  • Utilizar Python para desenvolver scripts de automação e transformação de dados.
  • Analisar e reestruturar processos de ETL, facilitando a migração para a nova arquitetura de dados em GCP.
  • Colaborar com equipes multidisciplinares, traduzindo requisitos de negócio em soluções escaláveis e sustentáveis.
Requisitos e Qualificações
  • Conhecimento avançado em BigQuery e estruturação de dados no Google Cloud Platform (GCP).
  • Proficiência em SQL para manipulação e otimização de grandes volumes de dados.
  • Experiência com Python para desenvolvimento de scripts de transformação e automação.
  • Experiência com ETL, preferencialmente Informatica PowerCenter ou ferramentas similares (Talend, DataStage, etc.).
  • Experiência prévia em projetos de migração de dados e integração entre diferentes plataformas.
Diferenciais
  • Experiência com DBT para modelagem de dados, versionamento e boas práticas de engenharia analítica.
  • Vivência no setor financeiro e familiaridade com práticas de governança de dados.
Benefícios e Diferenciais
  • Parceria com TotalPass para acesso a academias e atividades físicas.
  • Oportunidades de treinamento e cursos em tecnologias de dados.
  • Auxílio com certificações oficiais, com 100% de reembolso ou vouchers.
  • Parcerias com instituições de ensino para graduação, pós-graduação e idiomas.

Contratação PJ.

Trabalho 100% remoto, atuando em cliente do segmento financeiro.

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