Engenheiro De Dados

• O profissional será responsável por integrar, transformar e preparar dados para uso em análises e aplicações de Machine Learning, garantindo performance, qualidade e governança.
• Responsabilidades: Projetar e construir pipelines de dados (ETL/ELT) para ingestão, processamento e disponibilização de dados.
• Trabalhar com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.
• Integrar dados de diferentes fontes (bancos relacionais, NoSQL, APIs, streaming).
• Colaborar com equipes de Data Science, BI e engenharia para garantir que os dados estejam acessíveis e bem estruturados.
• Garantir a segurança, rastreabilidade e qualidade dos dados processados.
• Automatizar processos com ferramentas de orquestração e monitoramento.
• Pré-Requisitos: Experiência com linguagens como Python e SQL.
• Conhecimento em bancos de dados relacionais e/ou NoSQL.
• Familiaridade com ferramentas de orquestração de dados (ex: Apache Airflow).
• Entendimento básico de cloud computing (AWS, GCP ou Azure).
• Habilidades Técnicas Desejadas: Processamento distribuído (Apache Spark, Dask ou similar); Armazenamento eformatos otimizados (Parquet, Avro, Delta Lake); Ferramentas de mensageria e streaming (Kafka, RabbitMQ, etc.
• ); Experiência comData Lakes e Data Warehouses (ex: Snowflake, BigQuery, Redshift); Contêineres e automação (Docker, CI/CD, Terraform).
• Habilidades Comportamentais: Boa capacidade analítica e atenção aos detalhes; Colaboração e comunicação clara com diferentes áreas; Autonomia e iniciativa para resolver problemas; Organização e foco em entregas consistentes.
• Diferenciais: Experiência com ambientes regulados por LGPD/GDPR; Conhecimento emferramentas de catalogação e governança de dados; Familiaridade com monitoramento e observabilidade de pipelines (ex: Grafana, Prometheus, ELK).
• Benefícios Plano de carreira Participação nos lucros

Caderno Nacional