Formação Acadêmica:
Graduação em Tecnologia, Matemática, Administração, Contabilidade ou áreas afins.Conhecimentos profundo em conceitos de dados voltado a nuvem como volume de dados, velocidade, variedade e veracidade.Familiaridade com tecnologias como banco de dados Spark e NoSQL, bem como alternativas nativas de nuvens como AWS, Azure e Google.Conhecimentos em Computação de Cloud, Ingestão de dados e ETL, Solução de armazenamento de dados, Frameworks de processamento de dados, Modelagem de dados, visualização de dados, Machine Learning e AIComunicação:
Excelente capacidade de comunicação verbal e escrita, possibilitando a interação efetiva com diferentes níveis hierárquicos e a apresentação de relatórios e resultados de forma clara e concisa.Proatividade e Resolução de Problemas: Habilidade em identificar desafios e oportunidades, buscando soluções criativas e eficientes para aprimorar os processos e o desempenho de cloud.Adaptabilidade:
Capacidade de se adaptar a mudanças e lidar com situações desafiadoras, garantindo a eficiência e a qualidade do trabalho mesmo em ambientes dinâmicos.Liderança: Fortes habilidades de liderança, capaz de motivar e gerenciar equipes multidisciplinares e garantir o cumprimento dos objetivos estabelecidos.Idiomas:
Nível intermediário de Inglês, permitindo a comunicação eficaz com parceiros internacionais e a leitura de documentos técnicos nessas línguas.Gerenciar o processo de ingestão de dados de várias fontes no ambiente de nuvem. Incluindo projetar pipelines de dados eficientes que podem lidar com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.Definir soluções de armazenamento apropriadas com base no volume, velocidade e variedade de dados. trabalhando com tecnologias como serviços de armazenamento nativo em nuvem, sistemas de arquivos distribuídos e bancos de dados NoSQL para armazenar e organizar dados de forma eficaz.Implementar fluxos de trabalho de processamento de dados usando tecnologias baseados em nuvem, como AWS EMR (Elastic MapReduce) e Azure HDInsight. Envolvendo a otimização do processamento de dados para desempenho e escalabilidade.Garantir um ambiente em que os analistas e cientistas de dados realizem análises significativas nos dados processados e possam configurar ferramentas de visualização de dados, plataformas de exploração de dados e estruturas analíticas para obter insights dos dados.Garantir desempenho de soluções de big data. Isso inclui otimizar a execução de consultas, melhorar a eficiência do processamento de dados e dimensionar recursos conforme necessário para atender às demandas de desempenho.Disponibilidade para trabalhar em modelo híbrido (3x escritório) no escritório de Alphaville/Barueri.
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