especialista i de arquitetura de dados

Descrição

Nossa tecnologia dita o ritmo do mercado. Afinal, 25% do PIB brasileiro passa pelos softwares presentes em mais de 40 mil empresas clientes da TOTVS Para que isso aconteça precisamos ser ágeis, as coisas aqui acontecem em uma velocidade acima da média. No nosso dia-dia, aprendemos muito e muito rápido, em um ambiente leve, divertido e constantemente desafiador. Acreditamos que o SUCESSO do cliente é o nosso SUCESSO Por isso, estamos à procura de pessoas inquietas, dinâmicas, e fanáticas por resultados. Se você tem paixão por tecnologia, por trabalho em equipe, e sabe praticar o protagonismo, esta vaga é para você

Venha trabalhar em um ambiente que valoriza gente boa que é boa gente

Responsabilidades e atribuições

Compreensão e tradução de requisitos: Identificar e priorizar requisitos de negócio, funcionais e técnicos, traduzindo-os em soluções nas plataformas de dados, utilizando as melhores práticas de engenharia de dados. Arquitetura e modelagem de dados: Projetar e implementar arquiteturas escaláveis para armazenar, processar e disponibilizar grandes volumes de dados com alta performance. Integração com Data Science: Trabalhar em parceria com o time de Data Science para projetar e implementar soluções baseadas em dados e Machine Learning. Pipelines e processamento de dados: Desenvolver e otimizar pipelines de ingestão, processamento e transformação de dados, garantindo qualidade, eficiência e governança. Orquestração de Pipelines de Dados: Implementar e gerenciar workflows de dados utilizando ferramentas como Apache Airflow, garantindo a automação e escalabilidade dos processos de ingestão e processamento. Melhores Práticas de DataOps: Aplicar conceitos de CI/CD para pipelines de dados, testes automatizados em ETLs, versionamento de dados e monitoramento contínuo da qualidade e confiabilidade dos dados. Segurança e Governança de Dados: Garantir boas práticas de proteção de dados, controle de acessos, auditoria e conformidade com regulamentos como LGPD e GDPR. Boas práticas e escalabilidade: Atuar como referência técnica na implementação de soluções em nuvem, promovendo as melhores práticas de engenharia de dados, segurança, confiabilidade e escalabilidade.

Requisitos e qualificações

Expertise em SQL: Domínio da linguagem SQL, incluindo melhores práticas, otimização de consultas e modelagem de dados eficiente. Bancos de dados: Experiência com bancos de dados relacionais (SQL) e não relacionais (NoSQL), com foco em desempenho e escalabilidade. Programação e notebooks interativos: Experiência com Python e Jupyter Notebooks para análise, processamento e manipulação de dados. Versionamento e colaboração: Conhecimento em sistemas de controle de versão, especialmente Git. Integração e APIs: Familiaridade com consumo e criação de APIs para manipulação e integração de dados. Processamento e análise de dados em larga escala: Conhecimento em Data Warehousing e tecnologias de Big Data para lidar com grandes volumes de dados. Documentação e suporte: Capacidade de criar e manter documentações claras e acessíveis para facilitar o uso dos recursos por outros usuários. Habilidades interpessoais: Excelente comunicação verbal e escrita, com habilidade para traduzir conceitos técnicos para diferentes públicos. Perfil profissional: Profissional curioso, colaborativo, automotivado e adaptável a um ambiente dinâmico e de aprendizado contínuo. Gerenciamento de projetos: Experiência com organização e entregas de projetos de alta complexidade em engenharia de dados. Cloud Computing: Experiência com provedores de nuvem, com foco em Google Cloud Platform (GCP) e serviços como Cloud Functions, BigQuery, Pub/Sub, Dataflow e Cloud Storage.