Descrição:
O que buscamos (tecnicamente):
Formação
Ensino superior completo (ou em andamento) em TI, Engenharia de Dados, Ciência da Computação ou áreas correlatas.
Dados e Modelagem
Experiência ou interesse em aprender sobre:
Bancos relacionais e não relacionais (ex.: PostgreSQL, MySQL, DynamoDB, DocumentDB).
Data Warehouses e Data Lakes (ex.: Redshift, BigQuery, Athena, S3, GCS).
Modelagem de dados (relacional, dimensional, Data Vault, normalização e desnormalização).
Conceitos de MDM, Governança de Dados, Medallion Architecture e Data Lakehouse.
Engenharia e Arquitetura
Conceitos de pipelines de dados e manipulação de grandes volumes.
Arquitetura de dados, DW, Data Marts e estruturação de fatos e dimensões.
Observabilidade, resiliência, escalabilidade e disponibilidade de aplicações.
Manutenção, backup, recuperação e troubleshooting.
Linguagens e Ferramentas
SQL.
Python, NodeJS e Bash/Shell Script (nível inicial, mas com interesse em evoluir).
Conhecimento em cloud pública (preferencialmente AWS ou GCP) e soluções Cloud Native.
O que buscamos (perfil pessoal):
Pessoa confortável em colaborar, questionar e buscar entender as razões;
Confortável em trabalhar com múltiplas ferramentas;
Pessoa disposta a se desenvolver e criar uma visão de produto e plataforma;
Disposição para aprender com alguma autonomia;
Interagir com o time nas cerimônias;
Confortável (ou desenvolver essa habilidade) em apresentar seu trabalho para o time, nossa área ou para a companhia - Fazer o seu nome!;
Motivação para se inteirar e colaborar em múltiplos projetos simultâneos, organizando-se para atuar em várias frentes com o time;
Demonstrar desenrolabilidade - Somos desenrolados.
Aqui você vai:
Engenharia e Arquitetura de Dados
Apoiar no planejamento e implementação de projetos de plataforma de dados.
Participar do desenho de soluções escaláveis, resilientes e alinhadas à arquitetura da companhia.
Contribuir para o desenvolvimento de pipelines robustos de integração e consumo de dados.
Qualidade e Governança
Garantir a acurácia, disponibilidade e qualidade dos dados corporativos.
Ajudar a definir requisitos não funcionais e boas práticas relacionadas a dados.
Apoiar na mitigação de riscos, débitos técnicos e implementação de controles compensatórios.
Otimização e Automação
Desenvolver abordagens para utilização eficiente de dados transacionais e analíticos.
Promover automação de processos para maior eficiência e resiliência.
Contribuir para a melhoria contínua dos ambientes de dados.
Colaboração e Documentação
Participar de fóruns, rituais ágeis e definição de roadmaps de dados.
Colaborar nas definições de políticas, processos e governança.
Elaborar e manter documentação de modelos, metodologias e boas práticas.
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