Cas | Engenharia De Dados Sr

Muito prazer, nós somos o Sicredi.
Nossa trajetória começou há mais de 120 anos, como a primeira instituição financeira cooperativa do Brasil.
Hoje, seguimos crescendo e nos transformando a cada dia, ao lado de mais de 50 mil pessoas colaboradoras .
São elas que nos tornam a Melhor Empresa Para Trabalhar , ocupando novamente a primeira posição, segundo o Great Place To Work Brasil (GPTW).
Junto a mais de 9 milhões de associados, em todos os estados do país, acreditamos no poder da cooperação para construir uma sociedade mais próspera e gerar impacto positivo na vida das pessoas.
Um propósito que nos une e nos inspira, promovendo o desenvolvimento local e sustentável, a educação e a inclusão financeira.
Seguimos buscando talentos que queiram fazer parte da construção de um mundo melhor e queremos contar com você.
#VemSerSicredi
/n Conhecimento de linguagens de programação como Python, Java, Scala e SQL; Conhecimento de bancos de dados relacionais (como MySQL e Oracle) e não relacionais, como MongoDB; Conhecimento de ferramentas de armazenamento em nuvem, como Amazon S3 ou outras soluções cloud; Experiência em ETL (Extract, Transform, Load) para extração, transformação e carga de dados; Conhecimento em armazenamento e processamento distribuído utilizando ferramentas de Big Data, como Hadoop, Spark e Kafka; Conhecimento de arquiteturas de dados, com capacidade para desenhar e implementar soluções escaláveis e robustas; Comunicação assertiva e fluida com diferentes perfis de dados e áreas de negócio.
Desejáveis Conhecimento ou vivência com Databricks; Vivência em ambientes de Plataforma de Dados e Analytics; Interesse por aprendizado contínuo, compartilhamento de conhecimento, especializações e certificações.
/n Desenvolvimento de framework de Dados: Criar e manter módulos da plataforma de dados escaláveis e reutilizáveis para processar e armazenar dados; Armazenamento de Dados: Projetar e gerenciar os repositórios, garantindo que os dados sejam armazenados de forma eficiente e segura; Processamento de Dados: Transformar dados brutos em formatos utilizáveis, utilizando ferramentas como Databricks e outras soluções de ETL (Extração, Transformação e Carga); Garantia do monitoramento sobre a Qualidade dos Dados: Implementar processos para monitorar a precisão, consistência e integridade dos dados; Segurança dos Dados: Proteger os dados contra acessos não autorizados através de medidas de segurança como criptografia e controle de acesso; Colaboração com Equipes: Trabalhar em estreita colaboração com os perfis de dados e áreas de negócio para entender suas necessidades; Monitoramento e Otimização: Monitorar o desempenho da plataforma de dados e implementar melhorias para otimizar a eficiência e a escalabilidade; Documentação: Documentar processos e procedimentos de engenharia de dados para garantir que as práticas sejam replicáveis e compreensíveis para outros membros da equipe.