Engenheiro de dados sr.

Requisitos e Qualificações

Formação: Formação de nível superior na área de Estatística, Economia, Ciências Atuariais, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação ou áreas afins.

Conhecimento Técnico e experiência exigida:

Perfil do Engenheiro de Dados Sênior:

Conhecimento técnico e comportamental esperados:

Engenheiro de Dados com conhecimentos sólidos em desenvolvimento Python. Desejável conhecimento básico de serviços cloud Microsoft Azure e Power BI.

Habilidades Técnicas:

• Linguagens de Programação: Python, pandas para manipulação e análise de dados, incluindo operações de limpeza, transformação e agregação de dados; NumPy para operações matemáticas e estatísticas.
• Processamento de Dados: ETL (Extract, Transform, Load) no desenvolvimento de pipelines de dados para extrair, transformar e carregar dados de diversas fontes.
• Automatização de Tarefas com uso de scripts Python para automatizar processos repetitivos e otimizar fluxos de trabalho.
• Ferramentas de Visualização: Power BI. Modelagem de Dados: Criação de modelos de dados robustos e eficientes, garantindo a integridade e a performance das consultas.
• DAX (Data Analysis Expressions): Desenvolvimento de fórmulas complexas para análises avançadas.
• Power Query: Transformação e limpeza de dados para prepará-los para análise.
• Design de Dashboards: Aplicação de melhores práticas de design para criar dashboards intuitivos e visualmente atraentes.
• Integração de Dados: Conexão e integração de dados de diversas fontes, como bancos de dados SQL, arquivos Excel, APIs, entre outros.
• Segurança e Governança: Implementação de políticas de segurança e governança de dados dentro do Power BI.
• Bancos de Dados: MSSQL Server (Banco de Dados Estruturados).
• Serviços Cloud Microsoft Azure.

Habilidades pessoais:

• Proatividade: Capacidade de identificar e resolver problemas de forma independente.
• Adaptabilidade: Flexibilidade para se ajustar a novas ferramentas e metodologias rapidamente.
• Comunicação: Habilidades interpessoais para colaborar eficazmente com equipes multidisciplinares.
• Resolução de Problemas: Abordagem analítica para solucionar desafios complexos.

Experiência Profissional esperada:

• Atuou no desenvolvimento de pipelines de dados eficientes utilizando Python e SQL.
• Atuou na implementação de dashboards interativos no Power BI para monitoramento de KPIs com uso intensivo de drill-down.
• Atuou na automatização de processos de ETL complexos, contemplando a implantação em produção e o monitoramento.
• Atuou na construção de modelos de Entidade-Relacionamento, identificação de Dados Mestres, modelagem multidimensional e mapeamento de fluxo de dados e catálogo de dados.

Certificação:

• Não é exigida.

Atividades:

• Aplicar conhecimentos estatísticos e probabilísticos na elaboração de modelos e soluções analíticas para identificar e obter valor em iniciativas de Analytics.
• Usar com destreza ferramentas de Analytics para elaboração de modelos e soluções analíticas, análise de dados e elaboração de painéis ou dashboards, Python, SQL, Power BI, Spotfire, Json, experiência com análise, preparo e modelagem de dados, experiência prática em inteligência artificial - definição e elaboração/otimização de modelos para análise preditiva, capacidade de elaborar apresentações de dados, com domínio conceitual de storytelling com dados.