Engenheiro De Dados Sr. (Gcp)

Uol - Universo Online; Rio Branco; Híbrido; BRL 20.000 - 80.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa digital líder em Rio Branco, Acre, busca um profissional para trabalhar com dados, utilizando Python e Google Cloud Platform. O candidato ideal deve ter formação superior em áreas correlatas e experiência em transformação de dados. A função inclui otimizar processos, documentar fluxos e trabalhar em um ambiente inovador. Metodologias ágeis são desejáveis, além de um modelo de trabalho híbrido, com presença em São Paulo uma vez por semana.

Qualificações

• Experiência em projetos de ingestão e transformação de dados.
• Conhecimento em bancos de dados NoSQL.
• Familiaridade com modelos de dados SAP ECC ou S/4 HANA.

Responsabilidades

• Apoiar nas definições técnicas do ecossistema de dados utilizando a plataforma Google Cloud.
• Implementar melhorias na arquitetura e processos para otimização de performance.
• Documentar processos, decisões técnicas e fluxos de dados.

Conhecimentos

Python

Google Cloud Platform

SQL

Power BI

Metodologias ágeis (Scrum, Lean, Kanban)

Inteligência Artificial

Formação académica

Formação superior em Estatística, Matemática, Ciência de Dados, Big Data ou áreas correlatas

Ferramentas

Google Cloud Platform

Cloud Functions

Airflow

Kafka

Pub/Sub

Dataflow

Descrição da oferta de emprego

O UOL Conteúdo e Serviços é muito mais do que a maior empresa de conteúdo, serviços e produtos digitais da América Latina. Já são 25 anos inovando e fazendo acontecer, afinal, para quem foi responsável por conectar a primeira pessoa do Brasil à internet, é essencial continuar criando conteúdo e, mais do que isso, criando conexões. A busca contínua por inovação é o que nos mantêm em movimento, e isso só é possível por causa das pessoas que fazem parte deste universo.

Aqui, você encontrará um ambiente colaborativo, disruptivo e de aprendizado constante. Quer fazer parte desse time? Então, confira esta oportunidade e #Vem Pro UOL!

No UOL todas as pessoas são bem-vindas, sem distinção de gênero, orientação sexual, etnia, cultura, religião, deficiência etc. O importante é você gostar de desafios, trabalhar bem em equipe, vivenciar nossa cultura e nossa missão de conectar cada brasileiro e brasileira ao seu universo.

Responsabilidades e atribuições

Apoiar nas definições técnicas do ecossistema de dados utilizando a plataforma Google Cloud. Implementar melhorias na arquitetura e nos processos, visando otimizar performance, monitoramento e evolução dos produtos de dados.

Desenvolver e manter processos de ingestão, tratamento, controle de segurança e disponibilização de dados para diferentes consumidores (serviços, front-end, entre outros). Contribuir para a geração de conhecimento e criação de novos produtos de dados, alinhados às necessidades estratégicas e operacionais do negócio. Aplicar abordagens analíticas para resolução de problemas e identificação de oportunidades de melhoria. Projetar e implementar soluções técnicas para obtenção, processamento e armazenamento de dados provenientes de diversas fontes.

Documentar processos, decisões técnicas e fluxos de dados, garantindo rastreabilidade, alinhamento entre áreas e facilidade de manutenção das soluções.

Requisitos e qualificações

Formação superior completa em Estatística, Matemática, Ciência de Dados, Big Data ou áreas correlatas. Atuação em projetos de ingestão e transformação de dados.

Domínio da linguagem de programação Python. Experiência com Google Cloud Platform (GCP), especialmente Big Query. Conhecimento sólido em SQL. Vivência com tecnologias como Cloud Functions, Airflow, Kafka ou Pub/Sub, Dataflow e ferramentas de visualização de dados (preferencialmente Power BI); Conhecimento em soluções de Inteligência Artificial, como Vertex AI; Familiaridade com bancos de dados NoSQL; Conhecimento em modelos de dados SAP ECC ou S/4 HANA.

Desejável

Experiência com metodologias ágeis, como Scrum, Lean ou Kanban. Vivência com arquitetura cliente-servidor. Disponibilidade para trabalho híbrido com presencial em São Paulo (1 vez por semana).