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Responsabilidades

• Extração e Transformação de Dados (ETL/ELT): Apoiar na construção e manutenção de pipelines de dados, garantindo a ingestão, transformação e carregamento de dados de diversas fontes para o Data Lake.
• Modelagem e Organização de Dados: Colaborar na definição e implementação de modelos de dados eficiente, visando otimizar o armazenamento e a consulta.
• Qualidade e Governança de Dados: Auxiliar na implementação de rotinas de validação e monitoramento da qualidade dos dados, contribuindo para a governança e confiabilidade das informações.
• Criação de Dashboards e Relatórios: Desenvolver e manter painéis de dados e relatórios para diversas áreas de negócio, utilizando as informações centralizadas para gerar insights e apoiar a tomada de decisão.
• Suporte à Análise de Dados: Prestar apoio à equipe na realização de análises exploratórias de dados, identificando tendências e padrões relevantes para o negócio.
• Colaboração Interáreas: Atuar em parceria com equipes de negócio, tecnologia, produto e outras, garantindo o alinhamento na utilização dos dados do Data Lake e na entrega de valor.
• Documentação e Melhoria Contínua: Participar da documentação de processos e estruturas de dados, e contribuir para a identificação de oportunidades de melhoria nas ferramentas e metodologias de dados.

Requisitos

• Sólida experiência com Python e SQL: Capacidade de manipular, consultar e processar dados eficientemente.
• Conhecimento em arquiteturas de Data Lake e Data Warehouses: Experiência em modelagem de dados e construção de pipelines de dados e processos de ETL/ELT.
• Ferramentas de Visualização de Dados: Domínio em Power BI, incluindo Power Query, linguagem M e DAX. Experiência com outras ferramentas como Tableau e Looker Studio é um diferencial.
• Capacidade de Elaborar Consultas Complexas e Criar Visualizações Impactantes: Habilidade para produzir insights claros e valiosos a partir dos dados.
• Ferramentas de ETL: Experiência com ferramentas da Microsoft e outras plataformas de ETL.
• Plataformas em Nuvem: Familiaridade com Microsoft Azure ou plataformas similares para gestão de dados.
• Bancos de Dados Relacionais: Experiência com SQL Server, Oracle, entre outros, incluindo elaboração de consultas complexas.

Diferenciais

• Vivência com Ferramentas de Nuvem: Conhecimento em plataformas de nuvem (AWS, Azure, Google Cloud) e serviços relacionados a Data Lake (S3, ADLS, GCS, Athena, BigQuery, Redshift, Databricks).
• Conhecimento em Ferramentas de ETL/ELT: Experiência com ferramentas como Apache Airflow, DBT, Stitch, Fivetran ou similares.
• Certificações: Certificações em plataformas de dados ou nuvem (AWS Certified Data Analytics, Google Cloud Professional Data Engineer, Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate) serão consideradas um diferencial.

Modelo presencial de segunda a sexta das 08h às 17h48 na região da Henrique Schaumann, próximo ao metrô Oscar Freire.