Engenheiro de Dados GCP

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Experiência com Google Cloud Platform (GCP).
Dataflow e Apache Beam para construção de pipelines de dados.
Pub/Sub para ingestão e processamento de eventos em tempo real.
BigQuery: modelagem, otimização de consultas, particionamento e clustering.
Cloud Storage para armazenamento e organização de Data Lakes.
Integração com bancos de dados Oracle, SQL Server e MySQL, incluindo conexões JDBC.
Dataform ou dbt para transformação e modelagem SQL.
Cloud Composer (Airflow) ou Workflows para orquestração.
Cloud Functions ou Cloud Run para execução de tarefas serverless.
SQL avançado, Python e Git com práticas de CI/CD.
Experiência com processamento batch e streaming.

Projetar e implementar pipelines de ingestão, transformação e orquestração de dados na GCP.
Desenvolver fluxos de ETL/ELT escaláveis, garantindo qualidade, confiabilidade e performance.
Implementar soluções de ingestão em tempo real e processamento batch.
Integrar dados de bancos relacionais e ambientes externos, incluindo Oracle, SQL Server e MySQL.
Modelar e otimizar dados no BigQuery, aplicando particionamento, clustering e boas práticas de modelagem dimensional.
Estruturar Data Lakes no Cloud Storage, organizando as camadas raw, bronze, silver e gold.
Implementar orquestração de pipelines e automações serverless.
Otimizar custos de armazenamento e processamento na nuvem.