Engenheiro(a) de Dados

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Descrição da Vaga

A Compass UOL está em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados para atuar no projeto, implementação e evolução de arquiteturas de dados escaláveis e seguras. O profissional será responsável por desenvolver e manter pipelines de ingestão, integração, processamento e disponibilização de dados, além de atuar na construção e manutenção de ambientes de Data Lake, Data Warehouse e plataformas analíticas.

Responsabilidades

Projetar, implementar e evoluir arquiteturas de dados escaláveis e seguras.
Desenvolver e manter pipelines de ingestão, integração, processamento e disponibilização de dados.
Atuar na construção e manutenção de ambientes de Data Lake, Data Warehouse e plataformas analíticas.
Garantir a qualidade, rastreabilidade, segurança e governança dos dados.
Integrar dados provenientes de diferentes sistemas, aplicações e fontes corporativas.
Apoiar a definição de padrões, boas práticas e estratégias de arquitetura de dados.
Otimizar processos de armazenamento, transformação e consumo de dados.
Trabalhar em parceria com equipes de negócio, analytics, BI, ciência de dados e tecnologia para viabilizar soluções orientadas a dados.
Atuar como referência técnica em iniciativas de dados e apoiar tecnicamente equipes multidisciplinares.
Participar da definição, implementação e evolução de plataformas modernas de dados em nuvem.

Requisitos

✓Ensino superior completo em Tecnologia da Informação, Ciência de Dados, Engenharia, Matemática, Estatística, Física, Química ou áreas correlatas.
✓Experiência em Engenharia de Dados e arquitetura de soluções de dados.
✓Conhecimento em modelagem de dados e integração de sistemas.
✓Experiência com construção e manutenção de pipelines ETL/ELT.
✓Conhecimento avançado em SQL.
✓Experiência com processamento e transformação de grandes volumes de dados.
✓Conhecimento em governança, qualidade e segurança de dados.
✓Vivência com ambientes de Data Lake e Data Warehouse.
✓Conhecimento em plataformas e serviços de dados em nuvem.
✓Capacidade de atuar de forma colaborativa com times técnicos e áreas de negócio.
•Certificações ou treinamentos em Databricks.
•Experiência com SAP Datasphere.
•Experiência com Cognite.
•Experiência com Dataiku.
•Conhecimento em Python para engenharia e automação de dados.
•Experiência com arquiteturas modernas de dados e analytics.
•Vivência em liderança técnica ou coordenação de times de dados.
•Conhecimento em DataOps, Git e metodologias ágeis.

Categorias

Data Science / Analytics

Sobre a Empresa

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