Perfil Engenheiro de Dados Pleno/Sênior Objetivo ·
Atuar em projetos de Gestão de Dados e Inteligência de Negócios, construindo e implementando arquitetura, além de apoiar na modelagem de dados, transformações e entregas.
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Agregar valor aos contratos de uma empresa de prestação de serviços de TI através da consolidação e modelagem de dados, criação de Data Warehouses Modernos, formatação de informações e inteligência de negócios.
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Atuar em uma linha de serviços de consultoria baseado em plataforma de serviços em nuvem para extração, transformação e armazenamento de dados em uma estrutura de Big Data .
Responsabilidades ·
Participação ativa em projetos de serviços de dados modernos ( Big Data ) ·
Construção e manutenção de Arquiteturas de Dados ( LakeHouse, DataLake, DW, Mesh ).
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Criação de estruturas necessárias para consolidação e modelagem de dados ·
Desenvolvimento de notebooks para transformação de dados.
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Estudo e avaliação de plataformas e serviços de dados em Nuvem para atender a demandas de negócios.
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Aplicação de práticas de segurança e governança de dados ·
Desenvolvimento de soluções de dados em plataforma Microsoft / AWS / GCP ·
Levantamento de requisitos, reuniões com áreas solicitantes e documentação de aplicações.
Requisitos necessários ·
Pelo menos 3 anos de experiência .
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Sólido conhecimento em Databricks .
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Sólido conhecimento em linguagem SQL ·
Sólida familiaridade com linguagem Python .
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Sólido conhecimento e experiência em Spark/PySpark .
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Conhecimento e experiência com serviços em nuvem Azure .
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Conhecimentos em Data Warehouse e Modern Data Warehouse ( Big Data ) ·
Conhecimento em Bancos de Dados SQL Server e Oracle ·
Conhecimentos sobre Bancos de Dados no-SQL ·
Conhecimento sobre ferramentas de extrações de dados, assim como práticas de otimização e performance.
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Conhecimento sobre modelagem dimensional, relacional e tabular.
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Conhecimento fundamentado em programação orientada a dados.
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Experiência em servir conjuntos de dados para analistas de negócios e de dados.
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Inglês intermediário / instrumental Diferencial ·
Experiência em normalização, otimização e modelagem de dados ·
Experiência com processos e práticas de governança de dados.
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Certificações em Cloud (AWS, Azure, GCP) ·
Certificação em Databricks ·
Certificação DP-203 ·
Conhecimento em práticas de CI/CD.
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Databricks Asset Bundles.
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Ter atuado em arquitetura de projetos de dados.