Engenheiro de Dados

Com o propósito de levar emoção à vida das pessoas, a La Moda busca profissionais que têm metas arrojadas e sonham alto, que são obcecados pelos detalhes em busca da perfeição, que admiram a inteligência de quem quer aprender sempre, que envolvem as pessoas para criar coesão e que todos os dias fazem o trivial de um jeito diferente, surpreendendo, pois têm a ousadia de ir além.

Procuramos um Analista de Dados apaixonado por Dados para se juntar ao nosso time. Sua missão será transformar dados em dashboards interativos e relatórios que impulsionem decisões estratégicas. Com habilidades em modelagem, análise de dados e visualização, você será peça-chave na otimização de nossos processos e ferramentas de BI. Se você é proativo, tem facilidade para trabalhar em equipe e está sempre buscando aprimorar suas habilidades, venha fazer a diferença em nossa empresa! 

Responsabilidades:

• Desenvolver e implementar arquiteturas de dados robustas e escaláveis;
• Criar modelos de dados que suportem análises complexas e integração de sistemas;
• Projetar e implementar pipelines de ingestão, transformação e processamento de dados utilizando serviços GCP (BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub, etc.);
• Integrar diversas fontes de dados (bancos de dados relacionais, NoSQL, APIs, etc.) garantindo qualidade e consistência;
• Monitorar e otimizar performance de processos e consultas; Implementar melhores práticas de governança e segurança de dados;
• Trabalhar em conjunto com equipes de BI, Data Science e Desenvolvimento para identificar necessidades e oportunidades de melhoria;
• Prestar suporte técnico e orientação para membros menos experientes da equipe.

Requisitos:

• Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;
• Experiência com Google Cloud Platform (GCP) e seus principais serviços;
• Experiência em arquitetura e modelagem de dados;
• Conhecimento avançado em SQL, Python e/ou outras linguagens de programação aplicáveis;
• Experiência com ferramentas de ETL/ELT e integração de dados;
• Familiaridade com práticas de DevOps aplicadas a pipelines de dados;
• Entendimento de metodologias ágeis e melhores práticas de desenvolvimento.