Pessoa Engenheira de Dados (Sr/Especialista)

TOTVS; Brasil; Teletrabalho; BRL 80.000 - 120.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa líder em tecnologia no Brasil está em busca de um Engenheiro de Dados para se juntar à sua equipe. Este papel envolve a construção de arquiteturas de dados escaláveis e a colaboração com equipes de Data Science para implementar soluções inovadoras. O candidato ideal terá experiência com SQL, Python, e ferramentas de nuvem como Google Cloud Platform. Se você é apaixonado por dados e busca um ambiente dinâmico e desafiador, esta é a oportunidade perfeita para você. Venha fazer parte de uma equipe que valoriza a inovação e a excelência na engenharia de dados!

Qualificações

• Domínio da linguagem SQL e Python para análise e manipulação de dados.
• Experiência em arquiteturas escaláveis e integração de dados.

Responsabilidades

• Desenvolver e otimizar pipelines de dados, garantindo qualidade e eficiência.
• Trabalhar com equipes de Data Science para implementar soluções baseadas em dados.

Conhecimentos

SQL

Python

Machine Learning

Data Warehousing

Data Governance

DataOps

Cloud Computing

Data Integration

Project Management

Version Control (Git)

Formação académica

Certificação Google Cloud - Professional Data Engineer

Ferramentas

Apache Airflow

Terraform

Google Cloud Platform (GCP)

Jupyter Notebooks

Descrição da oferta de emprego

Pessoa Engenheira de Dados (Sr/Especialista)

Oportunidade para atuar como Engenheiro de Dados na maior empresa de Tecnologia do Brasil!

Temos duas vagas em aberto:

1. Compreensão e tradução de requisitos: Identificar e priorizar requisitos de negócio, funcionais e técnicos, traduzindo-os em soluções nas plataformas de dados, utilizando as melhores práticas de engenharia de dados.
2. Arquitetura e modelagem de dados: Projetar e implementar arquiteturas escaláveis para armazenar, processar e disponibilizar grandes volumes de dados com alta performance.
3. Integração com Data Science: Trabalhar em parceria com o time de Data Science para projetar e implementar soluções baseadas em dados e Machine Learning.
4. Pipelines e processamento de dados: Desenvolver e otimizar pipelines de ingestão, processamento e transformação de dados, garantindo qualidade, eficiência e governança.
5. Orquestração de Pipelines de Dados: Implementar e gerenciar workflows de dados utilizando ferramentas como Apache Airflow, garantindo a automação e escalabilidade dos processos de ingestão e processamento.
6. Melhores Práticas de DataOps: Aplicar conceitos de CI/CD para pipelines de dados, testes automatizados em ETLs, versionamento de dados e monitoramento contínuo da qualidade e confiabilidade dos dados.
7. Segurança e Governança de Dados: Garantir boas práticas de proteção de dados, controle de acessos, auditoria e conformidade com regulamentos como LGPD e GDPR.
8. Boas práticas e escalabilidade: Atuar como referência técnica na implementação de soluções em nuvem, promovendo as melhores práticas de engenharia de dados, segurança, confiabilidade e escalabilidade.
9. Expertise em SQL: Domínio da linguagem SQL, incluindo melhores práticas, otimização de consultas e modelagem de dados eficiente.
10. Bancos de dados: Experiência com bancos de dados relacionais (SQL) e não relacionais (NoSQL), com foco em desempenho e escalabilidade.
11. Programação e notebooks interativos: Experiência com Python e Jupyter Notebooks para análise, processamento e manipulação de dados.
12. Versionamento e colaboração: Conhecimento em sistemas de controle de versão, especialmente Git.
13. Integração e APIs: Familiaridade com consumo e criação de APIs para manipulação e integração de dados.
14. Processamento e análise de dados em larga escala: Conhecimento em Data Warehousing e tecnologias de Big Data para lidar com grandes volumes de dados.
15. Documentação e suporte: Capacidade de criar e manter documentações claras e acessíveis para facilitar o uso dos recursos por outros usuários.
16. Gerenciamento de projetos: Experiência com organização e entregas de projetos de alta complexidade em engenharia de dados.
17. Cloud Computing: Experiência com provedores de nuvem, com foco em Google Cloud Platform (GCP) e serviços como Cloud Functions, BigQuery, Pub/Sub, Dataflow e Cloud Storage.
18. Ferramentas de Data Science: Experiência com bibliotecas e frameworks para modelagem e análise de dados.
19. Familiaridade com sistemas ERP: Especialmente TOTVS, em contextos de integração de dados corporativos.
20. Infraestrutura como Código (IaC) e Automação: Conhecimento em Terraform para provisionamento e gerenciamento de infraestrutura na nuvem.
21. Certificação: Google Cloud Certified – Professional Data Engineer, demonstrando expertise em soluções de dados na nuvem.

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