DATA ENGINEERING PRODUCT MANAGER

Aqui na Dasa, levamos tecnologia para a vida das pessoas.
A saúde é uma área complexa, e na Dasa buscamos fazer diferente.
Utilizamos dados, tecnologia e inovação para simplificar o setor e cuidar das pessoas por inteiro.
Você já pensou em trabalhar com Tecnologia de ponta, Dados, Produtos e Design na maior de de saúde do Brasil? Aqui, somos inovadores(as)! Estamos em busca de criar um novo jeito de fazer saúde com pessoas à frente do tempo.
Para nós, diversidade importa! Reconhecemos que a diversidade amplia a inovação nos ambientes, mas acima de tudo, temos a certeza de que somos parte da transformação.
Promovemos dignidade e respeito a todas as pessoas, para que se sintam seguras em ser quem são.
Nossas oportunidades são para todas as pessoas que acreditam na transformação do futuro da saúde.
Incentivamos a candidatura de todos que reconhecem a importância da construção de um ambiente livre de preconceitos, assédio e discriminação faça parte da transformação e #VemSerDasa.
Juntos entregamos o nosso melhor sempre.
Ser Dasa é ser a pessoa que transforma o futuro da saúde!  Para ter acesso a mais oportunidades acesse.
dasa.
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r/carreira Importante.
não efetuamos cobranças de taxas em nossos processos seletivos.
/n Se você trabalha para fazer diferente, e utiliza dados, tecnologia e inovação para simplificar o setor, as nossas áreas de Tecnologia, Dados, Produtos e Design estão prontas para te receber.
Para transformar a saúde é preciso.
Conhecimento em governança de Dados, incluindo privacidade, segurança e compliance; Familiaridade com ferramentas de  Catálogo e  Metadata Management; Metodologias ágeis e de discovery;(Scrum e Kanban); Métricas de produtividade de equipes ágeis (Burndown, Burnup, tempo de ciclo etc); Amplo conhecimento analítico para gerar análises e tomar decisões baseadas em dados; Experiência prévia construindo e apoiando todo o ciclo de vida de produtos de tecnologia e de desenvolvimento; /n O Data Engineering Product Manager tem a missão/papel de equilibrar a complexidade técnica com as necessidades de negócios, garantindo que todos os dados, sejam estruturados ou não, sejam valiosos e facilmente acessíveis para quem precisa deles, dentro de um ecossistema seguro e escalável.
A construção de uma infraestrutura escalável e eficiente com uma estratégia de governança e acessibilidade que permita à organização tirar o máximo proveito de seus dados sendo uma alavanca para estratégias de Big Data e análise avançada, como Machine Learning, Business Intelligence e análises em tempo real.
Sobre a posição.
Definição e Estratégia do Produto Datalake Visão e estratégia deve definir como coletar, armazenar e fornecer dados limpos, acessíveis e aproveitáveis por diferentes partes da organização, alinhando isso aos objetivos de negócios da empresa; Governança de Dados.
garantir que as políticas de segurança, qualidade e conformidade sejam aplicadas e implementar práticas que garantam o uso ético, eficiente e seguro desses dados.
Arquitetura e desing de dados Definição de estrutura e Camadas.
colaborar com engenheiros de dados para definir e otimizar essas camadas, garantindo que a arquitetura suporte o tipo de análise e processamento necessário.
Qualidade de dados.
implementação de processos de validação, monitoramento e auditoria contínua da qualidade do dados armazenados; Gerenciamento da Ingestão de dados Fontes de dados.
lidar com diferentes origens internas e externas, sendo bases relacionais, API's, logs, arquivos de texto, dados de IoT, etc.
Planejar e gerenciar como esses dados são ingeridos (ETL ou ELT), garantindo uma ingestão eficiente e escalável; Escalabilidade e performance.
garantir infraestrutura adequada seja aplicada ao produto, sendo capaz de lidar com picos de dados; Acessibilidade e Consumo de Dados Padrões de Acesso e APIs.
garantir acesso de forma eficiente por diferentes usuários e sistemas, padronizando API's ou ferramentas de visualização de dados; Facilidade de Navegação e Descoberta de Dados.
organizar dados em ferramentas de catálogos de dados e metadados de maneira que os usuários possam descobrir e acessar facilmente os dados.- Entendimento sólido de como funcionam os sistemas de Datalake, incluindo tecnologias como Hadoop, Spark, ferramentas de ETL, arquiteturas de dados em nuvem e gerenciamento de big data; Segurança e Privacidade de Dados Controle de Acesso.
definir controles de acesso robustos, incluindo políticas de autorização e autenticação, protegendo dados sensíveis; Conformidade Regulatória.
implementar práticas para garantir que os dados pessoais ou sensíveis sejam protegidos, auditados e gerenciados de forma adequada, alinhado a regulamentação de privacidade, LGPD e GDPR; Análises Avançadas e Inteligência Artificial Suporte para Análises e Machine Learning.
suportar iniciativas organizando dados de forma que seja acessível para cientistas e engenheiros no preparo de modelos; Integração com Ferramentas de BI e Analytics.
garantir integração e disponibilidade do dado; Custo e Eficiência Otimização de Custos.
trabalhar estratégias que otimizam os custos sem sacrificar a performance, como escolha de formatos eficientes (Parquet, ORC, etc), compreessão de dados e otimização do uso da infraestrutura;