Engenheiro de dados

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados para atuar em projetos estratégicos de negócios, tecnologia e dados de cliente do setor bancário, contribuindo para a construção, evolução e sustentação de soluções de integração, processamento e disponibilização de dados.

O profissional será responsável por desenvolver pipelines de dados eficientes, escaláveis e seguros, garantindo a qualidade, integridade e disponibilidade das informações utilizadas pelas diferentes áreas de negócio.

Além do conhecimento técnico, buscamos um profissional com perfil consultivo, boa comunicação e capacidade de interagir diretamente com stakeholders das áreas de negócio, compreendendo suas necessidades e traduzindo-as em soluções tecnológicas.

A atuação ocorrerá em um ambiente dinâmico, com grande volume de informações, arquitetura distribuída e utilização de tecnologias modernas, especialmente no ecossistema AWS.

* Projetar, desenvolver, implementar e manter pipelines de dados para extração, transformação, integração e disponibilização de informações.

* Desenvolver processos de ETL/ELT, garantindo eficiência, escalabilidade, rastreabilidade e qualidade dos dados.

* Atuar na integração de diferentes fontes de dados, incluindo bancos relacionais, APIs, arquivos estruturados e semiestruturados.

* Desenvolver scripts e aplicações utilizando Python e SQL, com foco em extração, tratamento, transformação e manipulação de dados.

* Construir e otimizar soluções de processamento de dados em ambientes cloud, preferencialmente AWS.

* Participar da definição e evolução de arquiteturas de dados, considerando Data Lakes, Data Warehouses e soluções analíticas.

* Implementar mecanismos de monitoramento, observabilidade e tratamento de falhas nos pipelines.

* Aplicar boas práticas de segurança, governança, qualidade e proteção de dados, considerando os requisitos do ambiente financeiro.

* Identificar oportunidades de automação e melhoria contínua nos processos de engenharia de dados.

* Realizar levantamento e análise de requisitos diretamente com áreas de negócio, compreendendo processos, necessidades e objetivos.

* Traduzir requisitos funcionais e necessidades de negócio em especificações técnicas e soluções de dados.

* Interagir com equipes de desenvolvimento, arquitetura, infraestrutura, segurança e analytics.

* Documentar soluções, fluxos de dados, regras de transformação e integrações desenvolvidas.

* Apoiar análises técnicas e funcionais para identificação de inconsistências e oportunidades de melhoria nos dados.

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* Experiência sólida em desenvolvimento utilizando Python para processamento, manipulação e integração de dados.

* Conhecimento avançado em SQL, incluindo consultas complexas, joins, procedures e otimização de queries.

* Experiência com bibliotecas Python para tratamento e processamento de dados, como Pandas e PySpark.

* Experiência com integração de dados por meio de APIs REST, arquivos JSON, CSV e formatos como Parquet.

* Experiência na construção e manutenção de pipelines ETL/ELT.

* Conhecimento em modelagem de dados relacional e dimensional.

* Experiência com bancos de dados relacionais e soluções de armazenamento analítico.

* Conhecimento de arquiteturas Data Lake e Data Warehouse.

* Experiência com processamento de grandes volumes de dados.

* Conhecimento em mecanismos de orquestração e agendamento de pipelines.

* Familiaridade com conceitos de qualidade, catalogação, linhagem e governança de dados.

* Experiência no levantamento de requisitos funcionais e técnicos junto a usuários e áreas de negócio.

* Capacidade de compreender processos de negócio e identificar necessidades relacionadas ao consumo e tratamento de dados.

* Habilidade para transformar demandas de negócio em soluções técnicas estruturadas.

* Experiência na documentação de requisitos, regras de negócio e fluxos de integração.

* Capacidade de conduzir reuniões técnicas e funcionais com diferentes stakeholders.

Diferenciais técnicos

* Apache Airflow para orquestração de pipelines.  

* PySpark para processamento distribuído e manipulação de grandes volumes de dados.  

* Python aplicado a engenharia e ciência de dados.  

* Pandas e Numpy para manipulação e análise de dados.  

* SQL avançado para consultas, modelagem e otimização.  

* Experiência com AWS Cloud, incluindo:  

* AWS Glue (ETL/ELT)  

* Amazon Redshift (data warehouse)  

* Consultas em dados armazenados no Amazon S3  

* Experiência com modelagem dimensional (fatos, dimensões, modelo estrela).  

* Vivência com pipelines de dados e boas práticas de governança.

Desejáveis

* Experiência no setor financeiro

* Familiaridade com ferramentas de visualização (Power BI, Tableau, Looker).  

* Conhecimento de versionamento (Git) e boas práticas de desenvolvimento.  

* Noções de qualidade e catalogação de dados (Data Quality, Data Catalog).