Jobs at Raizen in Germany

Job Description & Summary

Na PwC, nosso pessoal em engenharia de dados e análise se concentra em alavancar tecnologias e técnicas avançadas para projetar e desenvolver soluções de dados robustas para 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 na PwC, você se concentrará em projetar e construir infraestrutura e sistemas de dados para permitir processamento e análise de dados eficientes. Você será responsável por desenvolver e implementar pipelines de dados, integração de dados e soluções de transformação de dados.

Formação em estatística, ciências da computação, engenharia de software ou cursos correlatos. MBA ou Pós-Graduação em Ciência de Dados, Machine Learning e/ou Inteligência Artificial é um diferencial.

• Machine Learning: Profundo entendimento de algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo técnicas supervisionadas e não supervisionadas, aprendizado profundo (Deep Learning) e processamento de linguagem natural (NLP).
• Ciência de Dados: Experiência em manipulação e análise de grandes volumes de dados. Proficiente em ferramentas como Python, R, SQL, e plataformas de visualização de dados (ex: Power BI, Tableau).
• Arquitetura de Tecnologia (ex: Azure): Experiência prática com plataformas de nuvem, especialmente Azure, incluindo serviços como Azure Machine Learning, Azure Data Factory e Azure Databricks.
• Estratégia de Dados: Capacidade de desenvolver e implementar estratégias de dados alinhadas com os objetivos de negócios da organização. Envolvimento em governança de dados, qualidade de dados e desenvolvimento de políticas para o uso ético e eficaz dos dados.

• Capacidade de projetar e implementar soluções escaláveis e seguras na nuvem.
• Habilidade em transformar dados brutos em insights acionáveis que podem influenciar decisões de negócios.
• Capaz de aplicar técnicas estatísticas para modelagem preditiva e análise de dados.
• Familiaridade com testes de hipóteses, regressão, análise de variância, entre outros.
• Liderança e Gestão: Experiência em liderar equipes multifuncionais, orientando e desenvolvendo talentos em ciência de dados e engenharia de dados.
• Capacidade de gerenciar projetos complexos, garantindo a entrega no prazo e dentro do orçamento, enquanto mantém altos padrões de qualidade.
• Visão de Negócios: Sólido entendimento dos processos de negócios e como as soluções de dados e tecnologia podem agregar valor. Capacidade de identificar oportunidades para inovação e melhoria contínua.

• Desenvolvimento de propostas.
• Desenvolvimento de ofertas.
• Desenvolvimento de aceleradores e ativos (ML Models, Stat Solutions on cloud, Advanced Analytics).

Atuação em regime híbrido. Algumas reuniões pontuais podem ocorrer no escritório de São Paulo (Faria Lima). Atuando em projetos em cliente, pode ser necessário deslocar-se e atuar nas dependências do cliente, conforme a dinâmica do projeto. Eventuais viagens podem ocorrer, portanto o profissional deve ter disponibilidade para viajar conforme necessário.