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processamento e disponibilização de dados.\nO 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.\nAlém 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.\nA atuação ocorrerá em um ambiente dinâmico, com grande volume de informações, arquitetura distribuída e utilização de tecnologias modernas, especialmente no ecossistema AWS.\nResponsabilidades e atribuições\nProjetar, desenvolver, implementar e manter pipelines de dados para extração, transformação, integração e disponibilização de informações.\nDesenvolver processos de ETL/ELT, garantindo eficiência, escalabilidade, rastreabilidade e qualidade dos dados.\nAtuar na integração de diferentes fontes de dados, incluindo bancos relacionais, APIs, arquivos estruturados e semiestruturados.\nDesenvolver scripts e aplicações utilizando Python e SQL, com foco em extração, tratamento, transformação e manipulação de dados.\nConstruir e otimizar soluções de processamento de dados em ambientes cloud, preferencialmente AWS.\nParticipar da definição e evolução de arquiteturas de dados, considerando Data Lakes, Data Warehouses e soluções analíticas.\nImplementar mecanismos de monitoramento, observabilidade e tratamento de falhas nos pipelines.\nAplicar boas práticas de segurança, governança, qualidade e proteção de dados, considerando os requisitos do ambiente financeiro.\nIdentificar oportunidades de automação e melhoria contínua nos processos de engenharia de dados.\nRealizar levantamento e análise de requisitos diretamente com áreas de negócio, compreendendo processos, necessidades e objetivos.\nTraduzir requisitos funcionais e necessidades de negócio em especificações 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analítico.\nConhecimento de arquiteturas Data Lake e Data Warehouse.\nExperiência com processamento de grandes volumes de dados.\nConhecimento em mecanismos de orquestração e agendamento de pipelines.\nFamiliaridade com conceitos de qualidade, catalogação, linhagem e governança de dados.\nExperiência no levantamento de requisitos funcionais e técnicos junto a usuários e áreas de negócio.\nCapacidade de compreender processos de negócio e identificar necessidades relacionadas ao consumo e tratamento de dados.\nHabilidade para transformar demandas de negócio em soluções técnicas estruturadas.\nExperiência na documentação de requisitos, regras de negócio e fluxos de integração.\nCapacidade de conduzir reuniões técnicas e funcionais com diferentes stakeholders.\nDiferenciais técnicosApache Airflow para orquestração de pipelines. \nPySpark para processamento distribuído e manipulação de grandes volumes de dados. \nPython aplicado a engenharia e ciência de dados. \nPandas e Numpy para manipulação e análise de dados. \nSQL avançado para consultas, modelagem e otimização. \nExperiência com AWS Cloud, incluindo: \n AWS Glue (ETL/ELT) \n Amazon Redshift (data warehouse) \nConsultas em dados armazenados no Amazon S3 \nExperiência com modelagem dimensional (fatos, dimensões, modelo estrela). \nVivência com pipelines de dados e boas práticas de governança.\nDesejáveis\nExperiência no setor financeiro\nFamiliaridade com ferramentas de visualização (Power BI, Tableau, Looker). \nConhecimento de versionamento (Git) e boas práticas de desenvolvimento. \nNoções de qualidade e catalogação de dados (Data Quality, Data Catalog).","description_format":"text","description_chars":4770,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[{"language":"Portuguese","level":"Advanced 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