Engenheiro de Dados Senior

MISSÃO

Aplicação da Estratégia de Dados na Jornada Data-Driven, disseminando conhecimento e promovendo o aculturamento de Dados frente as Torres de negócios e áreas Cross da companhia. Busca constante por conhecimento frente a tecnologias inovadoras para aprimorar processos, assim como o Ecossistema tecnológico de Dados (Datalake). Atuação como engenheiro de dados, com intuito de disponibilizar dados confiáveis, de forma ágil, democratizando dados para áreas de negócio, estratégicas, ciência de dados e demais áreas da empresa, possibilitando assim a tomada de decisões estratégicas, táticas e operacionais. Trabalho em conjunto com os especialistas, apoiando o time nas decisões mais relevantes para prover soluções de dados para as mais diversas necessidades da empresa.

PRÉ-REQUISITOS

• Formação Superior completa: Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Análise de Sistemas ou correlatas;
• Conhecimento de serviços Cloud e arquitetura de Software (AWS preferencialmente, Azure ou GCP);
• Sólidos conhecimento de ecossistemas Big Data (Hadoop, HDFS, MapReduce, Kafka etc);
• Sólidos conhecimento de processamento distribuído (Spark, RDD, pySpark, SparkSQL);
• Conhecimento em ferramentas ETL (PowerCenter, Data Stage, Pentaho ou outras);
• Conhecimento em ferramentas de automatização de processos - Airflow, Control-M;
• Programação avançada em Python com Dados;
• Conhecimento e vivência de frameworks ágeis;
• Experiência com liderança técnicas, boa gestão de tempo e sólidas habilidades de comunicação (capacidade de transmitir conceitos relacionados a dados a não-peritos);
• Desejável conhecimento em Business Intelligence;
• Perfil para Mudanças e Inovação de processos;
• Experiência com desenho estratégico de arquitetura de dados;
• Conhecimentos sólidos em ferramentas de front-end de dados, como Power BI, QuickSight ou similar;
• Perfil colaborador, mentalidade de resolução de problemas e bom relacionamento interpessoal;
• Inglês avançado é um diferencial.

RESPONSABILIDADES

• Construção de processos de ingestão e transformação de dados, utilizando pySpark em ambiente Cloud AWS;
• Aplicar melhores práticas de desenvolvimento para processamento distribuído;
• Construção e evolução do Datalake atuando em squads multidisciplinares;
• Discutir necessidades do negócio com stakeholders, contribuindo com novos produtos, visões que tragam• descobertas e gerem insights para o negócio/produtos através de dados.
• Conhecer e utilizar as melhores práticas na implementação dos projetos de dados;