Empresa: Sicredi
Estamos em busca de um Analista de Engenharia de Dados com sólida experiência em projetos de engenharia de dados, atuando no desenvolvimento, otimização e sustentação de pipelines de dados, arquitetura de dados e soluções analíticas. O profissional será responsável por projetar, implementar e manter pipelines de dados eficientes, garantindo integridade, segurança e alta performance. Atuará na integração de múltiplas fontes de dados, assegurando a qualidade e a validação das informações antes de sua disponibilização para consumo. Além disso, deverá desenvolver soluções escaláveis utilizando Python, aplicando boas práticas de transformação, modelagem e governança de dados em ambientes analíticos. • Projetar, desenvolver e manter pipelines ETL (Extração, Transformação e Carga) para processar e transformar dados brutos em formatos utilizáveis. • Extrair dados de várias fontes, incluindo bancos de dados, APIs e arquivos. • Limpar, validar e transformar dados para garantir precisão e consistência. • Colaborar com equipes de BI, Analytics e Desenvolvimento para atender às necessidades do negócio. • Implementar verificações de qualidade de dados e validações para identificar anomalias e inconsistências. • Otimizar pipelines de dados para desempenho, escalabilidade e confiabilidade. • Monitorar e solucionar problemas nos pipelines de dados para garantir disponibilidade e integridade dos dados. • Garantir a normalização das bases de dados. • Desenvolver e manter dicionários de dados, metadados e documentação. Requisitos: Qualificações: · Graduação em Engenharia da Computação, Sistemas de Informação ou área relacionada. · MBA em Engenharia de Dados. · Experiência em desenvolvimento ETL e integração de dados. · Experiência em SQL Server e PostgreSQL. · Proficiência sólida em SQL e modelagem de dados. · Conhecimento em formas normais. · Experiência com Python para processamento de dados. · Conhecimento de técnicas e melhores práticas de validação de dados. · Excelentes habilidades de resolução de problemas e atenção aos detalhes. · Capacidade de trabalhar de forma independente e colaborativa em um ambiente de equipe. · Conhecimento de segurança de dados e LGPD. Diferenciais: · Experiência com Databricks (Spark, Delta Lake, notebooks). · Conhecimento em bancos vetoriais e processo de RAG. · Familiaridade com governança de dados e práticas de segurança. · Compreensão de conceitos de aprendizado de máquina e fluxos de trabalho de ciência de dados. · Certificação em tecnologias relevantes de engenharia de dados.