Engenharia de Analytics Júnior

Principais atividades:

• Modelos de Dados: Ajusta e adiciona colunas a fatos e dimensões, compreendendo a diferença entre modelagem transacional e dimensional. Constrói e documenta modelos relacionais e dimensionais com supervisão, interpretando entidades e relacionamentos.
• Pipeline de Dados: Supervisiona fluxos de ingestão batch com base em código de referência e configura pipelines simples, considerando agendamento por horário e dependências diretas.
• Processamento Distribuído: Interage com ambientes como Spark, S3 e GCS, compreendendo conceitos de paralelismo e concorrência, além de otimizar o uso de recursos para minimizar custos.
• SQL e Qualidade de Dados: Escreve queries SQL básicas (CTE, joins, filtros, agregações), garantindo integridade e qualidade dos dados (ACID, alertas para duplicação e dados recentes). Também traduz consultas SQL para Spark-SQL para produtivização de tabelas.

Requisitos:

• Conhecimento em modelagem de Dados.
• Conhecimento de banco de dados não relacional.
• Conhecimento em estruturas de sistemas legados.
• Capacidade de execução de queries avançadas.
• Conhecimentos de aiflow e Spark.
•  Conhecimentos em SQL.

Requisitos desejáveis (diferencial):

•  Conhecimentos em Cloud (GCP).
• Conhecimento e atuação em pipelines de dados complexas.