Arquiteto de dados pleno

Arquiteto de dados pleno

Descrição:

1. Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia de Computação, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;
2. Experiência de pelo menos 2 anos atuando com arquitetura de dados e banco de dados;
3. Conhecimento profundo em modelagem de dados e bancos de dados relacionais (SQL) e não relacionais (NoSQL);
4. Forte experiência em arquiteturas de dados distribuídas e escaláveis, especialmente em ambientes de Big Data (Spark, ElasticSearch);
5. Experiência em projetar e otimizar data lakes e data warehouses (ex.: Delta Lake, MinIO);
6. Experiência em integração e transformação de dados em larga escala, incluindo ETL/ELT;
7. Conhecimento em automação de pipelines de dados usando orquestradores (ex.: Airflow);
8. Experiência com sistemas de controle de versão (Git) e práticas de CI/CD para a implementação de pipelines de dados;
9. Experiência em ambientes Linux e habilidades avançadas de Scripting (ex.: Bash);
10. Capacidade de colaborar com times multidisciplinares, incluindo cientistas de dados e analistas de dados;
11. Inglês Técnico;
12. Apoiar iniciativas de modernização da arquitetura de dados, incorporando novas tecnologias e melhores práticas;
13. Projetar e otimizar bancos de dados estruturados e não estruturados para atender a demandas da pesquisa;
14. Documentar arquiteturas, fluxos e estratégias de dados, assegurando a facilidade de manutenção e escalabilidade;
15. Auxiliar na avaliação e implementação de soluções de data lakes e data warehouses;
16. Colaborar com equipes multidisciplinares em projetos que envolvem grande volume de dados, modelagem e integração;
17. Monitorar o desempenho da arquitetura de dados, identificando e solucionando gargalos de performance;
18. Auxiliar na implementação e otimização da arquitetura de dados em ambientes de Big Data, garantindo escalabilidade, performance e segurança;
19. Apoiar o desenvolvimento de pipeline de dados em linguagem adequada;
20. Auxiliar nas atividades de pré-processamento e vinculação de dados e construção de datasets para pesquisa;
21. Gerenciar e otimizar grandes volumes de dados em arquiteturas distribuídas;
22. Participar de reuniões e sessões técnicas para disseminar conhecimento e garantir a eficiência nas operações de dados;
23. Elaborar e apresentar relatórios técnicos periódicos.