Engenheiro de dados

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.

• 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.

• 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).