ENGENHEIRO DE DADOS

Interagir com as áreas de negócios e equipe técnica dos projetos de dados para entender os desafios e apresentar soluções.

Inovação e Tendências Tecnológicas: Pesquisar e aplicar novas tecnologias e abordagens no campo da ingestão de dados para manter a organização na vanguarda da inovação tecnológica.

Desenvolvimento de pipelines de ETL/ELT: Criar e manter processos automatizados para extração, transformação e carga de dados, assegurando que os dados sejam limpos, transformados e prontos para uso.

Arquitetura de Dados: Seguir o padrão para armazenamento, movimentação, acessibilidade e gestão dos dados dentro da organização, sendo propositivo e inovativo quando entender ser viável.

Governança de Dados: Seguir políticas e procedimentos para a gestão e ingestão de dados, incluindo qualidade, privacidade, e conformidade com regulamentações.

Modelagem de Dados: Criar modelos de dados abstratos e físicos que atendam às necessidades de negócios e suportem a integração entre sistemas.

Segurança de Dados: Definir e implementar políticas de segurança para proteger dados contra acessos não autorizados e vazamentos.


Conhecimentos Específicos:

Modelagem de Dados: Compreensão profunda de conceitos de modelagem de dados, incluindo modelos relacionais, dimensionais, e NoSQL, para projetar estruturas de dados eficazes que atendam às necessidades do negócio.

Bancos de Dados: Conhecimento abrangente em diferentes tipos de sistemas de gerenciamento de banco de dados (RDBMS, NoSQL, NewSQL, data warehouses, etc.), suas características, vantagens e desvantagens, preferencialmente SQL Server, Cloud SQL (MySQL), Firestore e Big Query

Linguagens de Consulta: Proficiência em SQL e outras linguagens de consulta para manipulação e análise de dados, como também em linguagens de programação específicas para manipulação de dados, como Python ou R.

Tecnologias de ETL/ELT: Conhecimento em ferramentas e técnicas de ETL (Extract, Transform, Load) e ELT (Extract, Load, Transform) para integrar dados de múltiplas fontes, transformá-los conforme necessário, e carregá-los em um sistema de destino.
Governança e Segurança de Dados: Conhecimento sobre práticas de governança de dados, políticas de segurança, privacidade de dados e conformidade regulatória (como GDPR e LGPD), essenciais para proteger os dados e assegurar seu uso ético e legal.

Análise e Visualização de Dados: Familiaridade com ferramentas e técnicas de análise de dados, incluindo inteligência de negócios (BI) e visualização de dados (preferencialmente Power BI), para apoiar a tomada de decisão baseada em evidências.

Cloud Computing e Serviços de Dados em Nuvem: Profundo entendimento das plataformas de cloud computing, preferencialmente Google Cloud Platform (GCP), e como utilizar seus serviços de dados para construir e escalar aplicações de dados na nuvem.

Metodologias Ágeis e Gestão de Projetos: Familiaridade com metodologias ágeis de desenvolvimento de software e princípios de gestão de projetos para liderar e implementar projetos de arquitetura de dados de maneira eficiente.Local de trabalho: Rio de Janeiro, RJRegime de contratação de tipo: Efetivo – CLTJornada: Período IntegralÁrea e especialização profissional: Informática, TI, Telecomunicações - TINível hierárquico: EspecialistaVALORIZADOTempo de experiência: Entre 5 e 10 anosHABILIDADESExperiência em programação Python e principais bibliotecas para Machine Learning, ou equivalente em R, para organização, tratamento e modelagem dos dados.Mínimo de 3 anos de experiência em projetos de Inteligência Artificial e Machine LearningFacilidade de comunicaçãoSólidos conhecimentos dos principais modelos de Machine Learning (modelos supervisionados e não supervisionados), estatística descritiva e análise de requisitos.Conhecimentos sobre bancos relacionais, SQL, e métodos ágeis.