DBA Sr - PostgreSQL

Zohorecruit

United States

Remote

USD 90,000 - 120,000

Full time

14 days+
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Job summary

A Spassu está buscando um Analista de Dados Sênior nos EUA. O profissional irá interpretar dados, analisar resultados e aplicar técnicas estatísticas para desenvolver e implementar soluções de dados.

As atividades incluem construir pipelines de extração de dados, manter Data Lake com Python, Airflow e Data Factory, além de suportar a plataforma do cliente e assegurar disponibilidade e segurança do ambiente de banco de dados.

Qualifications

  • Superior completo em áreas correlatas à Ciência da Computação, Engenharias ou similar.
  • Experiência com métodos ágeis; Modelagem de dados conceitual, lógico e físico.

Responsibilities

  • Interpretar dados, analisar resultados e aplicar técnicas estatísticas.
  • Construir pipelines de extração de dados de diversas fontes e armazenar em um Data Lake com Python, Airflow e Data Factory.
  • Suportar e monitorar a plataforma de dados do cliente.
  • Instalar, configurar e manter bancos de dados e interfaces de administração.
  • Verificar conformidade, alta disponibilidade, integridade e backups de BD.
  • Realizar testes de performance e planejar capacidade com gestão de acessos para segurança.

Skills

SQL Avançado
Modelagem de dados
Python (Pandas/Numpy)
Metodologias ágeis
Análise de dados

Education

Superior completo em Ciência da Computação / Engenharias

Tools

Airflow
dbt
Data Factory
SSIS
BigQuery
Snowflake
Redshift
ClickHouse
AWS
Azure
Google Cloud

Job description

Curte tecnologia, inovação e tem agilidade no DNA?

Então talvez você tenha acabado de encontrar o seu próximo desafio!

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Se você é Analista de Dados Sr, tem perfil inquieto, gosta de aprender e quer crescer junto com uma empresa que valoriza ideias novas, vem com a gente!

Aqui, você vai encontrar espaço para expandir seus conhecimentos, aplicar seu talento e fazer parte de algo realmente significativo, inscreva-se e venha transformar com a Spassu!

PRINCIPAIS ATIVIDADES: Responsável por interpreter dados, analisar resultados e utilizar técnicas estatísticas, desenvolver e implementar

análises de dados, sistemas de coleta de dados e outras estratégias que otimizem a eficiência e a qualidade

estatística, além de obter dados de fontes primárias ou secundárias e manter bancos de dados.

  • Implementar rotinas e protocolos de segurança no banco;
  • Elaboração de boas práticas a serem adotadas nos procedimentos das atividades de administração de dados dentro do ambiente da SME e deverá ser mantido conforme a necessidade;
  • Construir pipelines de extração de dados de diversas fontes e armazenar em um Data Lake, utilizando Python, Apache Airflow e Data Factory;
  • Suportar e monitorar a plataforma de dados do cliente;
  • Instalar, configurar e manter atualizado os sistemas gerenciadores de banco de dados, seus serviços e suas interfaces de administração;
  • Verificar rotineiramente a conformidade do ambiente de banco de dados, em especial a alta disponibilidade, a integridade relacional das bases de dados, a integridade dos backup’s, e possíveis vulnerabilidades;
  • Realizar teste e monitoramento de performance nos bancos de dados, ajustando os ambientes quando necessário, bem como efetua o planejamento desta capacidade gerenciando os níveis de acesso de modo a garantir maior segurança da informação.
Requisitos

Superior completo preferencialmente, nas áreas correlatas à Ciência da Computação; Engenharias; ou outra área relacionada adados.

Certificação não requerido.

Experiência na área dados com uso de métodos ágeis; Modelagem de dados - conceitual, lógico e físico - tanto do modelo de dados corporativo quanto dos demais modelos de dados relacionais e multidimensionais, mantendo e versionando todos os scripts desenvolvidos.

Domínio em SQL Avançado (Stored Procedures, Views, Indexação, Particionamento e Tuning).

Experiência com Data Warehouses modernos e bancos colunares (ex: BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift ou ClickHouse). Conhecimento prático em provedores de nuvem (AWS, Azure ou Google Cloud).

Familiaridade com processos e ferramentas de ETL/ELT (ex: Airflow, dbt, ADF, Data Factory ou SSIS).

Conhecimento básico de Python com foco em Pandas e Numpy

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