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Resumo da oferta
Uma empresa líder em consultoria está em busca de um profissional de Engenharia de Dados em Piracicaba. Este papel envolve a transformação de dados em insights acionáveis e a construção de soluções robustas de dados. O candidato ideal deve ter pelo menos 5 anos de experiência na área, conhecendo ferramentas como Python, SQL e Tableau. A fluência em inglês é um diferencial.
Qualificações
- Mínimo de 5 anos de experiência na área de TI, com foco em análise de dados.
- Certificações profissionais como Microsoft Certified: Data Analyst Associate são desejáveis.
- Experiência prática com técnicas e ferramentas de machine learning.
Responsabilidades
- Desenvolver e implementar pipelines de dados, integração de dados.
- Preparar e analisar dados para apoiar decisões de negócios.
- Construir sistemas de dados para processamento eficiente.
Conhecimentos
Formação académica
Ferramentas
Job Description & Summary Na PwC, nossos profissionais de engenharia de dados e análise se concentram em utilizar tecnologias e técnicas avançadas para projetar e desenvolver soluções de dados robustas para os clientes. Eles desempenham um papel crucial na transformação de dados brutos em insights acionáveis, permitindo a tomada de decisões informadas e impulsionando o crescimento dos negócios. Na engenharia de dados da PwC, você se concentrará em projetar e construir infraestrutura e sistemas de dados para permitir o processamento e a análise eficientes de dados. Você será responsável por desenvolver e implementar pipelines de dados, integração de dados e soluções de transformação de dados.
- Mínimo de 5 anos de experiência na área de TI, com foco em análise de dados;
- Certificações profissionais como Microsoft Certified: Data Analyst Associate, Google Data Analytics Professional Certificate ou outras relevantes;
- Domínio nas ferramentas e tecnologias mencionadas.
- Envolvimento ativo em comunidades de tecnologia e eventos de Data & Analytics;
- Participação em publicações, blogs ou conferências relacionadas a análise de dados;
- Familiaridade com outras linguagens de programação, como Java ou Scala, é um diferencial;
- Conhecimento e experiência prática com técnicas e ferramentas de machine learning.
- Domínio de Python e SQL; Familiaridade com R e outras linguagens é um diferencial;
- Experiência avançada com ferramentas como Tableau, Power BI ou Google Data Studio;
- Experiência com bancos de dados relacionais (PostgreSQL, MySQL) e não relacionais (MongoDB);
- Conhecimentos avançados de estatística e técnicas de análise de dados;
- Habilidade avançada em Excel e outras ferramentas de planilhas (Google Sheets);
- Experiência em modelagem de dados, incluindo design de esquemas e normalização, tanto para modelagem relacional quanto dimensional;
- Conhecimento básico em serviços de nuvem, como AWS, Azure ou Google Cloud;
- Familiaridade com sistemas de versionamento de código, como Git;
- Conhecimento prático em frameworks de machine learning, como TensorFlow ou Scikit-learn;
- Familiaridade com tecnologias de big data, como Hadoop e Spark.
- Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação, Estatística, Matemática ou áreas afins; Mestrado ou MBA em áreas relacionadas a Data Science, Analytics ou Gestão de Tecnologia da Informação.
- Inglês Intermediário (diferencial).
* O salário de referência é obtido com base em objetivos de salário para líderes de mercado de cada segmento de setor. Serve como orientação para ajudar os utilizadores Premium na avaliação de ofertas de emprego e na negociação de salários. O salário de referência não é indicado diretamente pela empresa e pode ser significativamente superior ou inferior.