A missão do Engenheiro de Dados Pleno no Minimal Club será arquitetar, desenvolver e otimizar pipelines e sistemas de armazenamento de dados altamente robustos e escaláveis.
Este profissional será responsável por garantir a qualidade, integridade e segurança dos dados em todas as fases do processo, desde a captura até o armazenamento e processamento, sempre com foco em eficiência e performance.
Além disso, atuará na implementação de práticas de governança de dados e monitoramento contínuo, assegurando que os sistemas e fluxos de dados sejam resilientes, estáveis e prontos para suportar as operações críticas da empresa.
Principais responsabilidades: Domínio Avançado em SQL: Habilidade essencial para manipulação e consulta de grandes volumes de dados, criação de modelos de dados e otimização de consultas.
O profissional deve ser capaz de escrever consultas complexas e trabalhar com diferentes sistemas de gerenciamento de bancos de dados relacionais (como PostgreSQL, MySQL, SQL Server, etc.).
Modelagem de Dados: Conhecimento sólido em modelagem de dados, tanto relacional quanto dimensional, incluindo a habilidade de projetar e otimizar estruturas de bancos de dados para atender às necessidades do negócio.
Sistemas de Armazenamento de Dados: Experiência prática com Data Warehouses, Data Lakes e sistemas distribuídos, como Google BigQuery Orquestração de Dados: Habilidade em implementar e otimizar processos de orquestração de dados, utilizando ferramentas como Apache Airflow, Prefect, ou similares, para automatizar e agendar fluxos de trabalho.
Perfil desejado: Domínio Avançado em SQL: Habilidade essencial para manipulação e consulta de grandes volumes de dados, criação de modelos de dados e otimização de consultas.
O profissional deve ser capaz de escrever consultas complexas e trabalhar com diferentes sistemas de gerenciamento de bancos de dados relacionais (como PostgreSQL, MySQL, SQL Server, etc.).
Modelagem de Dados: Conhecimento sólido em modelagem de dados, tanto relacional quanto dimensional, incluindo a habilidade de projetar e otimizar estruturas de bancos de dados para atender às necessidades do negócio.
Sistemas de Armazenamento de Dados: Experiência prática com Data Warehouses, Data Lakes e sistemas distribuídos, como Google BigQuery Orquestração de Dados: Habilidade em implementar e otimizar processos de orquestração de dados, utilizando ferramentas como Apache Airflow, Prefect, ou similares, para automatizar e agendar fluxos de trabalho.
Será um diferencial: Conhecimento em Python: Além do domínio de SQL, conhecimentos em Python é um adicional, especialmente para automação de algumas tarefas de dados e manipulação de datasets, contribuindo para a eficiência do fluxo de trabalho.