Empresa: Compass
. • Projetar, implementar e evoluir arquiteturas de dados escaláveis e seguras. • Desenvolver e manter pipelines de ingestão, integração, processamento e disponibilização de dados. • Atuar na construção e manutenção de ambientes de Data Lake, Data Warehouse e plataformas analíticas. • Garantir a qualidade, rastreabilidade, segurança e governança dos dados. • Integrar dados provenientes de diferentes sistemas, aplicações e fontes corporativas. • Apoiar a definição de padrões, boas práticas e estratégias de arquitetura de dados. • Otimizar processos de armazenamento, transformação e consumo de dados. • Trabalhar em parceria com equipes de negócio, analytics, BI, ciência de dados e tecnologia para viabilizar soluções orientadas a dados. • Atuar como referência técnica em iniciativas de dados e apoiar tecnicamente equipes multidisciplinares. • Participar da definição, implementação e evolução de plataformas modernas de dados em nuvem. Requisitos: Requisitos e Qualificações • Ensino superior completo em Tecnologia da Informação, Ciência de Dados, Engenharia, Matemática, Estatística, Física, Química ou áreas correlatas. • Experiência em Engenharia de Dados e arquitetura de soluções de dados. • Conhecimento em modelagem de dados e integração de sistemas. • Experiência com construção e manutenção de pipelines ETL/ELT. • Conhecimento avançado em SQL. • Experiência com processamento e transformação de grandes volumes de dados. • Conhecimento em governança, qualidade e segurança de dados. • Vivência com ambientes de Data Lake e Data Warehouse. • Conhecimento em plataformas e serviços de dados em nuvem. • Capacidade de atuar de forma colaborativa com times técnicos e áreas de negócio. Diferenciais • Certificações ou treinamentos em Databricks. • Experiência com SAP Datasphere. • Experiência com Cognite. • Experiência com Dataiku. • Conhecimento em Python para engenharia e automação de dados. • Experiência com arquiteturas modernas de dados e analytics. • Vivência em liderança técnica ou coordenação de times de dados. • Conhecimento em DataOps, Git e metodologias ágeis.