GERENTE DE DADOS

Gerente de dados - Engenharia de Dados: Construção e otimização de pipelines de dados. Big Data: Manipulação e processamento de grandes volumes de dados. Governança e Segurança de Dados: Conhecimento em políticas e processos para gerenciamento de disponibilidade e integridade de dados, incluindo proteção contra acessos não autorizados. Analytics Avançado: Aplicação de técnicas de estatística e aprendizado de máquina para análise de dados. Conhecimentos Técnicos e Habilidades: Linguagens de Programação: Proficiência em Python e SQL; conhecimentos em Scala e Java são diferenciais. Ferramentas e Tecnologias: Big Data: Hadoop, Spark, Kafka. Bancos de Dados: Relacionais (MySQL, PostgreSQL, Oracle) e Não Relacionais (MongoDB, Cassandra). ETL e Integração de Dados: Apache NiFi, Talend, Informatica PowerCenter. Computação em Nuvem: AWS (Redshift, S3, EMR), Azure (Data Lake, Synapse Analytics), Google Cloud (BigQuery, Dataflow). Data Warehousing e Data Lakes: Implementação e gerenciamento. Visualização de Dados: Tableau, Power BI, Grafana. Versionamento e Metodologias: Git, SVN; metodologias ágeis (Scrum, Kanban). Processos e Metodologias: Modelagem e Governança de Dados: Data Modeling (conceitual, lógico, físico), frameworks DAMA-DMBOK e COBIT. Gestão de Qualidade e Segurança de Dados: Técnicas de criptografia, mascaramento e políticas de acesso. DevOps e DataOps: Automação de processos de dados, CI/CD para pipelines de dados. Visão e Competências Comportamentais: Visão Estratégica: Capacidade de alinhar iniciativas de dados com os objetivos de negócios; Liderança e Gestão de Pessoas: Habilidade de inspirar e motivar equipes; Comunicação Eficaz: Excelentes habilidades para traduzir conceitos técnicos a públicos não técnicos; Pensamento Analítico e Solução de Problemas: Proatividade em identificar e solucionar desafios; Adaptabilidade: Flexibilidade para atuar em um ambiente dinâmico e em constante evolução. Diferenciais: Certificações Profissionais: CDMP, AWS Certified Big Data Specialty, Google Professional Data Engineer, Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate. Publicações e Palestras: Participação ativa em artigos, conferências e comunidades de dados; Conhecimento em IA e ML: Entendimento de como os dados alimentam modelos de IA e aprendizado de máquina. Principais Responsabilidades : Liderança Estratégica : Liderar os Squads de Coleta e Preparação de Dados e Análise de Dados e Insights, definindo e implementando a estratégia de gestão de dados. Definir políticas e procedimentos que assegurem a qualidade, integridade e segurança dos dados. Gerenciamento de Equipe : Gerenciar, orientar e desenvolver uma equipe de engenheiros e analistas de dados, promovendo um ambiente colaborativo e incentivando a inovação e a melhoria contínua. Arquitetura e Engenharia de Dados : Projetar e implementar arquiteturas de dados escaláveis e eficientes, como Data Warehouses e Data Lakes. Supervisionar processos de ETL (Extração, Transformação e Carregamento) para integrar dados de diversas fontes. Governança e Conformidade : Garantir a conformidade com regulamentações de proteção de dados, incluindo LGPD. Implementar práticas de governança de dados para assegurar consistência e confiabilidade das informações. Colaboração Interdisciplinar : Trabalhar em colaboração com equipes de Machine Learning, Inteligência Artificial e DevOps para alinhar as necessidades de dados e facilitar a comunicação entre stakeholders técnicos e não técnicos. Inovação e Melhores Práticas : Manter-se atualizado com as últimas tendências e tecnologias em gestão de dados. Identificar e adotar novas ferramentas e metodologias que aprimorem os processos de dados. Monitoramento e Relatórios : Desenvolver KPIs para monitorar o desempenho dos sistemas de dados. Preparar relatórios e apresentações para a alta administração e stakeholders, garantindo uma visão clara e estratégica dos processos de dados.