Engenheiro(a) de Dados - SR
Domvs IT
Descrição da vaga
Prazer, somos a DOMVS iT! đź’™
Na DOMVS iT, nossos colaboradores são protagonistas de suas carreiras, e oferecemos todo o suporte necessário para que alcancem o sucesso profissional.
E adivinha? Estamos com uma oportunidade incrĂvel para vocĂŞ se juntar ao nosso time!
✨ O que buscamos?
Estamos em busca de talentos que queiram crescer e fazer a diferença! Se você é apaixonado por tecnologia e quer fazer parte de um ambiente colaborativo e inovador, essa é a sua chance!
✨Principais Responsabilidades:
• Executar o desenvolvimento e sustentação de pipelines (processos) de dados em plataformas de big data em nuvem para todas as áreas da empresa, coletando requisitos de negĂłcio, implementando soluções tĂ©cnicas em Azure e Databricks e apoiando na governança e qualidade dos dados, com o objetivo de contribuir com a disponibilidade, confiabilidade e performance das informações que suportam as operações e decisões corporativas;Â
• Desenvolver e sustentar pipelines (processos) de engenharia de dados nas plataformas Azure e Databricks para todas as áreas da empresa, garantindo a disponibilidade, confiabilidade e performance das soluções de dados corporativas;Â
•  Eficiência operacional: Processos de dados automatizados, resilientes e confiáveis nas entregas aos produtos de dados;
• Capturar e analisar requisitos de negĂłcio junto Ă s diferentes áreas da organização em demandas contĂnuas, propondo soluções tĂ©cnicas de dados alinhadas Ă s necessidades operacionais e estratĂ©gicas;Â
•  Alinhamento estratégico: Produtos que atenda as necessidades do negócio, evitando retrabalhos e maximizando o valor gerado;
• Executar testes e validações nos pipelines e sistemas de dados em projetos de mĂ©dia e alta complexidade, assegurando a qualidade e integridade das informações processadas;Â
•  Confiabilidade das decisões: Acuracidade nas decisões de negócio;
• Monitorar a performance dos sistemas de big data em nuvem em toda a empresa, identificando oportunidades de otimização e garantindo a eficiência operacional das soluções implementadas;
•  Prevenção de prejuĂzos: Custos operacionais e tempo de resposta para áreas crĂticas do negĂłcio
• Apoiar a implementação de práticas de qualidade, segurança, privacidade e governança de dados em todos os projetos da organização, contribuindo para a conformidade com polĂticas internas e regulamentações;Â
•  Conformidade legal: Compliance e segurança dos dados são obrigatórios por regulamentações como LGPD e normas da ANVISA;
Participar de projetos de migração e implementação de soluções de dados corporativas, executando atividades técnicas de acordo com cronogramas e especificações definidas;
•  Entrega de valor: Projetos entreguem resultados tangĂveis dentro de prazos estabelecidos;
• Elaborar e manter documentação técnica dos pipelines, processos e soluções de dados implementadas, promovendo o compartilhamento de conhecimento e facilitando a manutenção das soluções;
•  EficiĂŞncia operacional: Reduz dependĂŞncia de pessoas especĂficas e facilita manutenções futuras e transferĂŞncia de conhecimento;
• Realizar troubleshooting e apoiar na resolução de problemas tĂ©cnicos nos sistemas de dados, contribuindo para a continuidade operacional e satisfação dos usuários internos;Â
•  Continuidade operacional: Minimiza impactos em áreas crĂticas como supply chain, vendas e produção;
• Apoiar profissionais de menor experiência e outras áreas da empresa em questões relacionadas à engenharia de dados de menor complexidade, promovendo a disseminação do conhecimento técnico;
•  Cultura de aprendizagem: Desenvolve a capacidade técnica da organização e reduz gargalos de conhecimento concentrado;
• Participar de reuniões com stakeholders internos para apresentar soluções, esclarecer requisitos tĂ©cnicos e acompanhar o andamento dos projetos de dados;Â
•  Alinhamento estratégico: Comunicação efetiva com stakeholders garante alinhamento e evita divergências que podem comprometer os projetos.
•  ExperiĂŞncia mĂnima de 3 anos na área;
•  Experiência prática com ferramentas de ETL/ELT e pipelines de dados;
•  Vivência em plataformas de nuvem, preferencialmente Azure;
•  Experiência em linguagens SQL e Python.
✨Competências técnicas:
•  Linguagens de programação SQL, Python e PySpark;
•  Plataformas Microsoft Azure (Data Factory, Databricks, Data Lake);
•  Desenvolvimento e manutenção de pipelines de dados;
•  Bancos de dados relacionais e NoSQL;
•  Fundamentos de big data e processamento distribuĂdo;
•  Metodologias ágeis (Scrum, Kanban);
•  Controle de versionamento (Git);
•  Conceitos de governança de dados e LGPD.
✨Competências funcionais:
•  Coleta e análise de requisitos de negócio;
•  Documentação técnica.
✨Competências comportamentais:
•  Comunicação clara e objetiva;
•  Trabalho em equipe e colaboração;
•  Orientação para resultados e qualidade;
•  Adaptabilidade e aprendizagem contĂnua;
•  Organização e gestão de tempo.
