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Nível Acadêmico: Ensino Superior Completo

Turno/Horas: --

Áreas de Atuação Profissional: TI - Projetos

Consultor Snowflake com inglês fluente. Atuação Híbrida.

• Snowflake

• 7+ years of experience

Senior Snowflake Developer to work on AMS & Dev projects. O(a) profissional será responsável por dar suporte a demandas de AMS (manutenção corretiva e evolutiva), além de participar ativamente do desenvolvimento de novos projetos e integrações com foco em performance e escalabilidade de dados.

1. Atuar na sustentação e melhorias de soluções já existentes baseadas em Snowflake.
2. Desenvolver pipelines de dados eficientes e escaláveis.
3. Garantir a integração contínua de dados com múltiplas fontes (ETL/ELT).
4. Realizar tuning e otimização de performance em queries e modelos de dados.
5. Trabalhar em conjunto com áreas funcionais e equipes técnicas (BI, Data Science, Analytics).
6. Propor melhorias técnicas, boas práticas de governança e segurança da informação.
7. Participar de reuniões com times globais (necessário inglês fluente).

1. Mínimo de 7 anos de experiência com desenvolvimento de soluções de dados.
2. Domínio da plataforma Snowflake.
3. Experiência sólida com modelagem de dados relacional e dimensional.
4. Experiência com ferramentas de ingestão e integração de dados (como Talend, Fivetran, DBT, etc.).
5. Sólidos conhecimentos de SQL e manipulação de grandes volumes de dados.
6. Familiaridade com versionamento de código e práticas de DevOps/DataOps.

1. Certificações Snowflake.
2. Experiência com ferramentas de visualização de dados (Power BI, Tableau, Looker, etc.).
3. Experiência com outras plataformas em nuvem (AWS, Azure, GCP).
4. Conhecimento em Python para orquestração e automações.

O Snowflake é uma plataforma de data warehouse na nuvem, ou seja, uma solução moderna para armazenamento, processamento e análise de grandes volumes de dados de forma escalável, segura e altamente performática. Ele é muito usado em projetos de BI (Business Intelligence), Analytics, Data Lake, Data Engineering e Data Science.

1. 100% na nuvem: Roda em ambientes como AWS, Azure e Google Cloud.
2. Separação de storage e compute: Isso quer dizer que você pode escalar o armazenamento de dados separadamente da parte de processamento.
3. Alta performance: Ideal pra grandes volumes de dados com performance otimizada.
4. Suporte a múltiplos workloads: BI, análises em tempo real, ciência de dados, machine learning e mais.
5. Facilidade de integração com ferramentas de ETL/ELT, visualização (Power BI, Tableau, etc.) e linguagens como SQL e Python.
6. Arquitetura multi-cluster: Permite que vários times trabalhem simultaneamente sem brigar por recursos computacionais.

1. Criar e manter data warehouses modernos.
2. Unificar dados de diferentes sistemas (SAP, Salesforce, bancos, ERPs...).
3. Rodar queries complexas com rapidez e escalabilidade.
4. Facilitar a análise de dados em larga escala sem precisar de infra local.
5. Suporte a governança, segurança e compliance de dados.

Empresas de diversos segmentos como fintechs, varejo, saúde, telecom, indústrias e até instituições financeiras de grande porte, principalmente aquelas que precisam fazer análises avançadas de dados em ambientes cloud-first.

Recursos Humanos/ Recrutamento e seleção