Engenheiro(a) de Dados Pleno

Aqui você vai:

• Apoiar no planejamento e atuar nos projetos de plataforma de dados em uma cultura ágil e colaborativa;
• Participar do desenho de soluções escaláveis que seguem os padrões da arquitetura alvo da companhia;
• Desenvolver abordagens que garantam o fluxo dos dados com escalabilidade, qualidade e resiliência;
• Desenvolver abordagens eficientes para utilização dos dados transacionais e analíticos;
• Manter a acurácia, qualidade e disponibilidade dos dados corporativos;
• Elaborar e manter o mapeamento e documentação dos modelos e metodologias utilizadas;
• Colaborar nos fóruns e rituais para a definição de roadmaps e novos produtos;
• Colaborar nas definições e implementação de políticas e processos;
• Apoiar na definição de requisitos não funcionais relacionados a dados;
• Promover a melhoria contínua nos ambientes de dados, incluindo o nosso Data Lake;
• Atuar na automatização buscando uma maior eficiência e resiliência;
• Apoiar na mitigação e/ou apresentar controles compensatórios para correção de riscos e débitos técnicos;
• Desenvolver pipelines robustas de integrações de dados.

O que buscamos:

• Ensino Superior completo na área de Tecnologia da Informação ou áreas correlatas.
• Conhecimentos e ao menos alguma experiência prática nos seguintes assuntos:

1. AWS e/ou GCP
2. Bases (não)relacionais e de DW (desejáveis):

• RDS (PostgreSQL e MySQL)
• DynamoDB
• Athena
• DocumentDB
• Redshift
• BigQuery

1. Solução de storage:

• S3
• Google cloud storage

1. Noções de infraestrutura
2. IaC (TerraForm)
3. Desejável vivência ou interesse em:

• Bash/Shell script
• Python
• NodeJS
• SQL
• Confortável em trabalhar com múltiplas ferramentas;
• Visão de produto e plataforma;
• Conhecimento dos conceitos de Cloud Native;
• Conhecimento sobre observabilidade, resiliência, segurança, disponibilidade e escalabilidade de aplicações;
• Bons conhecimentos em modelagem e noções de governança de dados;
• Conhecimento sobre Data Lakes, Data Warehouse, ETL e ELT;
• Conhecimentos em estruturação e implementação de pipelines de dados;
• Conhecimentos em rotinas de manutenção, backup e recovery;
• Conhecimentos em indexação, tunning de queries;
• Conhecimentos em troubleshooting;
• Capacidade analítica para traduzir problemas em soluções escaláveis.

Diferenciais

• Certificação em alguma cloud ou plataforma, especialmente se focada em dados;
• Prática com processamento de dados em tempo real;
• Experiência em trabalhar com grande volumetria de dados.