Engenheiro de dados
2 semanas atrás
: Engenheiro de DadosTipo de Bolsa
: Bolsa de Desenvolvimento Tecnológico Nível I (R$ 5.200,00)
Requisitos para a Bolsa:
(1) possuir título de doutor em área compatível com as atividades previstas no projeto;
ou
possuir título de graduação, com no mínimo 6 (seis) anos de efetiva experiência em atividades de pesquisa, desenvolvimento tecnológico ou inovação, relacionadas com as atividades do projeto.
Local de Trabalho
: Preferencialmente presencial na sede da EnvironBIT, localizada no Parque Tecnológico da Universidade Federal de Lavras (UFLA), em Lavras, Minas Gerais. A atuação em
home office
é possível, mas daremos preferência a candidatos que possam trabalhar presencialmente.
Duração da Bolsa
: 24 meses
Início previsto
: Fevereiro de 2025
Descrição GeralO Engenheiro de Dados será responsável pela estruturação, implementação e manutenção do data lake e pipelines de dados, além da integração dos dados com sistemas internos.Esse profissional terá como principal desafio a criação e gestão do datalake, garantindo que os dados de fauna, acidentes e infraestrutura rodoviária estejam organizados, integrados e acessíveis para análise.
Atividades Principais
1.
Desenvolvimento e Implementação da Estrutura do Datalake
:• Planejar e implementar a estrutura do datalake, assegurando que ele seja capaz de armazenar e processar grandes volumes de dados de forma eficiente e escalável.• Trabalhar com dados de fauna, acidentes e variáveis ambientais, organizando-os de maneira que facilite sua manipulação e análise.2.
Integração de APIs e Fontes de Dados ao Datalake
:• Integrar múltiplas fontes de dados, incluindo APIs públicas e privadas, garantindo que os dados sejam coletados em tempo real e de forma contínua.• Realizar rotinas de ETL (Extração, Transformação e Carga) para padronizar e preparar os dados para análise e modelagem preditiva.3.
Manutenção e Monitoramento do Datalake
:• Assegurar a integridade, segurança e atualização dos dados armazenados no datalake, com práticas de monitoramento e manutenção contínua.• Implementar e gerenciar rotinas de backup e recuperação de dados para proteger as informações armazenadas.4.
Colaboração com Equipes de Desenvolvimento e Ciência de Dados
:• Trabalhar com desenvolvedores backend e frontend para garantir a integração dos dados com a plataforma.• Colaborar com cientistas de dados na preparação dos dados para análise, auxiliando na definição de estruturas e pipelines que suportem os modelos preditivos.
Aptidões Requeridas
1.
Experiência em Engenharia de Dados e Datalakes
:• Proficiência em arquitetura de dados e desenvolvimento de datalakes, incluindo conhecimento em ferramentas de ETL e pipelines de dados.• Experiência com plataformas de gerenciamento de dados e armazenamento, como
Apache Hadoop
,
Spark
ou
AWS S3
.2.
Conhecimento em Bancos de Dados e Linguagens de Manipulação de Dados
:• Experiência em bancos de dados SQL (MySQL, PostgreSQL) e NoSQL (MongoDB, Cassandra), para armazenamento e consulta de dados de grandes volumes.• Habilidade com linguagens de manipulação de dados, como
SQL
e
Python
, para transformação e análise de dados.3.
Integração e Manipulação de APIs
:• Experiência com
APIs RESTful
e integração de dados de múltiplas fontes, essenciais para alimentar o datalake com dados atualizados em tempo real.4.
Ferramentas de Monitoramento e Manutenção de Dados
:• Familiaridade com ferramentas de monitoramento e manutenção de infraestrutura de dados, como
Airflow
para agendamento de tarefas e
Prometheus
para monitoramento.
Aptidões Desejadas
1.
Familiaridade com Ambientes de Computação em Nuvem
:• Experiência com serviços de nuvem como
AWS
,
Google Cloud Platform
ou
Azure
para escalabilidade e gerenciamento de datalakes em ambiente de nuvem.2.
Conhecimento em Segurança de Dados
:• Práticas de segurança e proteção de dados, especialmente em relação à privacidade e conformidade com regulamentações de proteção de dados.3.
Experiência com Processamento de Dados em Tempo Real
:• Conhecimento em ferramentas de streaming de dados, como
Kafka
ou
Flume
, para possibilitar a análise de dados em tempo real.4.
Familiaridade com Ferramentas de Machine Learning e Integração com Ciência de Dados
:• Conhecimento básico em machine learning e manipulação de dados para suportar cientistas de dados no desenvolvimento e teste de modelos preditivos.
Soft Skills
•
Habilidade Analítica
: Capacidade de organizar e estruturar dados de maneira que facilite o uso e a análise por outros profissionais.•
Comunicação Eficiente
: Habilidade para colaborar com desenvolvedores e cientistas de dados, garantindo que os dados estejam preparados e acessíveis para todas as análises.•
Proatividade na Solução de Problemas
: Capacidade de identificar melhorias e resolver desafios complexos no gerenciamento de grandes volumes de dados.•
Trabalho em Equipe
: Facilidade para atuar em um ambiente multidisciplinar, integrando-se de maneira eficaz com outros setores do projeto.
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