O que esta vaga pede
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Responsabilidades e atribuições
Definir arquitetura de dados
(end-to-end), integração, armazenamento, processamento e consumo.
Estabelecer padrões de
modelagem (conceitual, lógica e relacional/dimensional), qualidade,
metadados, linhagem e ciclo de vida.
Desenhar, otimizar e
implementar soluções de ingestão, transformação (ETL/ELT),
compartilhamento e exposição de dados (APIs, Data Lakes, Data Warehouses,
Data Hubs).
Orientar decisões de
plataforma, ferramentas (Modern Data Stack, ambiente Snowflake) e
componentes reutilizáveis.
Assegurar requisitos de
segurança, privacidade (LGPD), retenção, segregação e governança do
ambiente.
Levantar requisitos de negócio,
apoiar e desenvolver casos de analytics, BI, painéis interativos (dashboards)
e inteligência operacional.
Mapear riscos, dependências,
custos, capacidade e sustentação contínua da plataforma de dados.
Promover a documentação,
capacitação técnica, acompanhamento de tendências do mercado e evolução do
ecossistema de dados.
Entregas esperadas
- Resultados e entregas
- priorizados, documentados e comunicados com transparência.
- Riscos, dependências e desvios
- identificados com plano de ação e escalonamento tempestivo.
- Processos, decisões, modelos e
- evidências mantidos de forma auditável, eficiente e de fácil consulta.
- Sustentação e otimização
- contínua dos relatórios, painéis e infraestrutura de dados da empresa.
Requisitos e qualificações
Requisitos essenciais
Superior Completo em Ciência da
Computação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Engenharia de Software
ou áreas afins.
Experiência robusta em
arquitetura, engenharia, desenvolvimento e modelagem de dados escaláveis.
Conhecimento avançado em
linguagem SQL e ferramentas de Business Intelligence (Power BI ou
similares).
Conhecimento de plataformas
cloud, arquitetura de armazenamento (Data Lake/Lakehouse/Warehouse),
pipelines de ETL/ELT e integração via APIs.
Conhecimento de governança,
qualidade, segurança e privacidade de dados.
Conhecimento prático na
linguagem de programação Python, ecossistema Modern Data Stack e Data
Lake Snowflake.
Capacidade de interlocução
entre tecnologia e negócio, traduzindo requisitos organizacionais em
soluções técnicas.
Diferenciais
- Certificações oficiais em dados
- ou cloud (AWS, Azure, GCP, Snowflake).
- Vivência com dados operacionais
- de logística, estoque, ativos ou mobilidade.
