Especialista em Ciência de Dados

2 semanas atrás


São José dos Campos, São Paulo, Brasil beBeeEspecialista Tempo inteiro R$100.000 - R$150.000
Descricao do Cargo

O carguinho em questao consiste na construção de pipelines de dados entregando modelos de dados nas camadas Bronze, Silver e Gold para a equipe de negócios. A pessoa ideal terá capacidade de analisar dados e tomar decisões.

Responsabilidades:
  1. Realizar consultas SQL complexas para selecionar, inserir, atualizar e excluir dados de várias tabelas;
  2. Construir pipelines de dados utilizando Azure Data Factory;
  3. Desenvolver notebooks em Python e SQL utilizando Databricks;
  4. Construir Modern Data Warehouse com Synapse Analytics (Serverless Dedicated);
  5. Desenvolver Data Governance utilizando Unity Catalog ou Purview;
  6. Trabalhar com ingestões de dados em Data Lakehouse;
  7. Definir e explicar conceitos de Azure Data Factory, Synapse, Databricks e Fabric de forma crítica;
  8. Criar e manipular dataframes e RDDs em PySpark de forma eficiente e escalável;
  9. Usar junções de vários tipos, como junções internas, externas e naturais;
  10. Usar subqueries de vários tipos, como subqueries de seleção, atualização e exclusão;
  11. Usar funções agregadas de vários tipos;
  12. Utilizar SQL com grandes conjuntos de dados;
  13. Utilizar SQL para otimizar o desempenho e a escalabilidade de consultas e soluções de dados;
  14. Utilizar SQL para resolver problemas complexos de dados;
  15. Utilizar PySpark para realizar análise exploratória de dados (EDA) de forma eficiente e escalável;
  16. Utilizar PySpark para gerar modelos de aprendizado de máquina de forma eficiente e escalável;
  17. Utilizar PySpark para otimizar o desempenho de aplicações de processamento de dados;
  18. Definir e explicar conceitos de DevOps de maneira abrangente e crítica;
  19. Utilizar ferramentas de CI/CD para automação eficiente;
  20. Gerenciar infraestrutura como código, comunicar conceitos eficazmente e liderar projetos de DevOps;
Requisitos:
  1. Identificar os principais requisitos de negócios para um modelo de dados complexo e desafiador;
  2. Alto conhecimento em arquitetura de Big Data end-to-end;
  3. Capacidade de projetar arquitetura de Big Data (Infraestrutura, Ingestão, Armazenamento, Processamento e Serving);
  4. Implementar um modelo de dados complexo e desafiador em um banco de dados relacional ou não relacional;
  5. Realizar testes de integridade de dados para garantir que o modelo de dados está funcionando corretamente;
  6. Usar ferramentas de modelagem de dados para projetar e implementar modelos de dados;
  7. Documentar modelos de dados para facilitar a comunicação com outras partes interessadas;
  8. Projetar e implementar modelos de dados para lidar com grandes conjuntos de dados;
  9. Projetar e implementar modelos de dados para lidar com dados em tempo real;
  10. Projetar e implementar modelos de dados para lidar com dados de várias fontes;
  11. Experiência em liderar engenheiros de dados Jr. e Pleno.


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