Especialista em Dados (TI)

Formação e Qualificações:

• Ensino Superior completo em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia da Computação, Engenharia de Software, Análise e Desenvolvimento de Sistemas ou áreas correlatas.
• Pós-graduação ou especialização em Engenharia de Dados, Big Data, Analytics ou áreas relacionadas será um diferencial.
• Certificações em plataformas de dados, Cloud (AWS, Azure ou GCP), Power BI ou Apache Airflow serão consideradas diferenciais
• Inglês Intermediário

Requisitos Técnicos:

• Experiência sólida em Apache Airflow para orquestração, monitoramento e automação de pipelines de dados.
• Conhecimento avançado em SQL para consulta, modelagem, otimização e manipulação de grandes volumes de dados.
• Experiência em desenvolvimento de processos ETL/ELT.
• Domínio de Python aplicado à engenharia, transformação e automação de dados.
• Experiência com Power BI, incluindo modelagem de dados, criação de dashboards e desenvolvimento de indicadores.
• Conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais.
• Experiência com tratamento de dados estruturados e não estruturados.
• Conhecimento em versionamento de código utilizando Git.
• Conhecimento em modelagem de dados, Data Warehouse e Data Lake.
• Conhecimento em conceitos de Governança de Dados, qualidade de dados e linhagem (Data Lineage).
• Familiaridade com APIs e integração entre sistemas.
• Conhecimento em ambientes em nuvem (AWS, Azure ou GCP) será considerado diferencial.
• Conhecimento em metodologias ágeis (Scrum e Kanban).

Responsabilidades:

• Desenvolver, manter e monitorar pipelines de dados, garantindo a disponibilidade, qualidade, confiabilidade e integridade das informações para consumo analítico e operacional.
• Projetar, implementar e administrar fluxos de orquestração de dados utilizando Apache Airflow, assegurando a execução eficiente, escalável e confiável dos processos.
• Desenvolver processos de extração, transformação e carga (ETL/ELT) para integração de dados provenientes de diferentes sistemas, bancos de dados, APIs e outras fontes.
• Trabalhar com dados estruturados e não estruturados, promovendo sua organização, padronização, modelagem e disponibilização para análises e consumo pelas áreas de negócio.
• Atuar na modelagem de dados (conceitual, lógica e física), propondo estruturas que favoreçam desempenho, escalabilidade e governança.
• Apoiar iniciativas de Governança de Dados, contribuindo para definição de padrões, catálogo de dados, documentação técnica, regras de qualidade e políticas de segurança da informação.
• Desenvolver e manter dashboards, relatórios e indicadores em Power BI, garantindo consistência, usabilidade e aderência às necessidades do negócio.
• Identificar oportunidades de automação, otimização de processos e melhoria contínua da arquitetura e dos fluxos de dados.
• Monitorar a performance dos ambientes e processos de dados, realizando análises preventivas e corretivas para garantir estabilidade e disponibilidade.
• Atuar em parceria com equipes de Tecnologia, Analytics, BI, Engenharia de Software e áreas de negócio para compreender requisitos e traduzi-los em soluções baseadas em dados.
• Apoiar a definição de boas práticas de desenvolvimento, documentação, versionamento e implantação de soluções de dados.
• Contribuir tecnicamente na avaliação de novas tecnologias, ferramentas e arquiteturas relacionadas à engenharia e gestão de dados.
• Atuar como referência técnica para o time, disseminando conhecimento e apoiando profissionais menos experientes quando necessário.

Requisitos Comportamentais

• Perfil analítico, crítico e orientado à resolução de problemas complexos.
• Capacidade de organização e priorização de demandas em ambientes dinâmicos e multifuncionais.
• Boa comunicação para interação com equipes técnicas e áreas de negócio.
• Facilidade para traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas.
• Proatividade na identificação de melhorias, inovação e oportunidades de automação.
• Senso de responsabilidade e comprometimento com a qualidade, segurança e confiabilidade dos dados.
• Facilidade para trabalho colaborativo em equipes multidisciplinares.
• Curiosidade intelectual e interesse constante por novas tecnologias e tendências em Engenharia de Dados.
• Visão sistêmica para compreender impactos entre processos, sistemas e dados.
• Capacidade de atuar de forma autônoma, tomando decisões técnicas com responsabilidade.