Engenheiro de dados

Descrição da vaga

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados para atuar em projetos estratégicos de negócios, tecnologia e dados de cliente do setor bancário, contribuindo para a construção, evolução e sustentação de soluções de integração, processamento e disponibilização de dados.

O profissional será responsável por desenvolver pipelines de dados eficientes, escaláveis e seguros, garantindo a qualidade, integridade e disponibilidade das informações utilizadas pelas diferentes áreas de negócio.

Além do conhecimento técnico, buscamos um profissional com perfil consultivo, boa comunicação e capacidade de interagir diretamente com stakeholders das áreas de negócio, compreendendo suas necessidades e traduzindo-as em soluções tecnológicas.

A atuação ocorrerá em um ambiente dinâmico, com grande volume de informações, arquitetura distribuída e utilização de tecnologias modernas, especialmente no ecossistema AWS.




Responsabilidades e atribuições

Projetar, desenvolver, implementar e manter pipelines de dados para extração, transformação, integração e disponibilização de informações.

Desenvolver processos de ETL/ELT, garantindo eficiência, escalabilidade, rastreabilidade e qualidade dos dados.

Atuar na integração de diferentes fontes de dados, incluindo bancos relacionais, APIs, arquivos estruturados e semiestruturados.

Desenvolver scripts e aplicações utilizando Python e SQL, com foco em extração, tratamento, transformação e manipulação de dados.

Construir e otimizar soluções de processamento de dados em ambientes cloud, preferencialmente AWS.

Participar da definição e evolução de arquiteturas de dados, considerando Data Lakes, Data Warehouses e soluções analíticas.

Implementar mecanismos de monitoramento, observabilidade e tratamento de falhas nos pipelines.

Aplicar boas práticas de segurança, governança, qualidade e proteção de dados, considerando os requisitos do ambiente financeiro.

Identificar oportunidades de automação e melhoria contínua nos processos de engenharia de dados.

Realizar levantamento e análise de requisitos diretamente com áreas de negócio, compreendendo processos, necessidades e objetivos.

Traduzir requisitos funcionais e necessidades de negócio em especificações técnicas e soluções de dados.

Interagir com equipes de desenvolvimento, arquitetura, infraestrutura, segurança e analytics.

Documentar soluções, fluxos de dados, regras de transformação e integrações desenvolvidas.

Apoiar análises técnicas e funcionais para identificação de inconsistências e oportunidades de melhoria nos dados.




Requisitos e qualificações

Experiência sólida em desenvolvimento utilizando Python para processamento, manipulação e integração de dados.

Conhecimento avançado em SQL, incluindo consultas complexas, joins, procedures e otimização de queries.

Experiência com bibliotecas Python para tratamento e processamento de dados, como Pandas e PySpark.

Experiência com integração de dados por meio de APIs REST, arquivos JSON, CSV e formatos como Parquet.

Experiência na construção e manutenção de pipelines ETL/ELT.

Conhecimento em modelagem de dados relacional e dimensional.

Experiência com bancos de dados relacionais e soluções de armazenamento analítico.

Conhecimento de arquiteturas Data Lake e Data Warehouse.

Experiência com processamento de grandes volumes de dados.

Conhecimento em mecanismos de orquestração e agendamento de pipelines.

Familiaridade com conceitos de qualidade, catalogação, linhagem e governança de dados.

Experiência no levantamento de requisitos funcionais e técnicos junto a usuários e áreas de negócio.

Capacidade de compreender processos de negócio e identificar necessidades relacionadas ao consumo e tratamento de dados.

Habilidade para transformar demandas de negócio em soluções técnicas estruturadas.

Experiência na documentação de requisitos, regras de negócio e fluxos de integração.

Capacidade de conduzir reuniões técnicas e funcionais com diferentes stakeholders.




Diferenciais técnicos
Apache Airflow para orquestração de pipelines.  

PySpark para processamento distribuído e manipulação de grandes volumes de dados.  

Python aplicado a engenharia e ciência de dados.  

Pandas e Numpy para manipulação e análise de dados.  

SQL avançado para consultas, modelagem e otimização.  

Experiência com AWS Cloud, incluindo:  

AWS Glue (ETL/ELT)  

Amazon Redshift (data warehouse)  

Consultas em dados armazenados no Amazon S3  

Experiência com modelagem dimensional (fatos, dimensões, modelo estrela).  

Vivência com pipelines de dados e boas práticas de governança.

Desejáveis

Experiência no setor financeiro

Familiaridade com ferramentas de visualização (Power BI, Tableau, Looker).  

Conhecimento de versionamento (Git) e boas práticas de desenvolvimento.  

Noções de qualidade e catalogação de dados (Data Quality, Data Catalog). 

Aqui somos #SangueLaranja!

Estamos há 17 anos no mercado, lado a lado com nossos clientes, proporcionando experiências transformadoras. 

Somos um ecossistema de tecnologia e inovação, com expansão global; Além do Brasil estamos presentes na Europa e Reino Unido com escritórios em Portugal, Londres, Dubai e Holanda. 

  

F de Formação: acreditamos na prática da cultura do compartilhamento, no senso de comunidade, e que o conhecimento

tem o poder da transformação!

 

Possuímos iniciativas, e ações sociais, que promovem o desenvolvimento, como a comunidade tech Orange Juice, o Programa de Formação,

nossa escola de liderança e diversas parcerias com ONGs e Edtechs. 

  

Na FCamara todos são bem-vindos, para nós, Diversidade, Respeito e Ética, são elementos inegociáveis e fazem parte do nosso DNA. 

  

E aí, está pronto para fazer parte de um time incrível e ser protagonista da própria história?