Engenheiro de Dados Senior - People Analytics

Fazer parte da construção continua da arquitetura de dados da área de People Analytics, incluindo o design de sistemas de armazenamento, processamento e acesso a dados;
Irá projetar, implementar e manter pipelines de dados para ingestão, armazenamento e processamento de grandes volumes de dados;
Desenvolver e implementar estratégias de qualidade de dados, incluindo limpeza, padronização e enriquecimento de dados, para garantir a precisão e confiabilidade dos dados utilizados na área de People Analytics;
Gerenciar o ciclo de vida dos dados, desde a captura, o armazenamento e a disponibilização, garantindo a integridade e acessibilidade dos dados para os usuários;
Irá desenvolver e implementar soluções para otimização de desempenho e escalabilidade dos sistemas de processamento de dados;
Fazer parte da manutenção e evolução das políticas e processos de governança de dados;
Trabalhará em colaboração com outras equipes para garantir a segurança e conformidade dos dados;
Participar ativamente de iniciativas de inovação e transformação digital, propondo e implementando soluções de dados disruptivas e orientadas para o futuro na área de People Analytics.

Habilidade de se comunicar e trabalhar em equipe;
Responsabilidade e maturidade ao trabalhar com dados sigilosos;
Capacidade de traduzir conceitos e necessidades de negócios em soluções de dados;
Flexibilidade para trabalhar em um ambiente em constante mudança e evolução;
Ser aficionado por arquitetura de dados e softwares;
Experiência com People Analytics ou forte interesse pela área;
Experiência com governança de dados ou forte interesse pela área;
Ser capaz de escrever queries em SQL e/o Python para resolver problemas diversos de forma otimizada;
Experiência em implementar e gerenciar pipelines de CI/CD usando GitLab;
Experiência em implementação, manutenção e orquestração de pipelines de dados (Airflow, dbt, Nifi e etc);
Experiência em ferramentas de infraestrutura como código (Terraform, CloudFormation, etc.);
Experiência em boas práticas de engenharia de software (Ex. Documentação, versionamento, testes automatizados, código limpo, etc);
Experiência em programação com linguagens voltadas para dados (Ex. Python, R, Scala, etc.);
Experiência em sistemas de dados distribuídos e processamento paralelo (Spark, Databricks e etc);
Experiência com diferentes técnicas de arquitetura e modelagem de dados (Ex. Data Lakehouse, Data Mart, Data Lake, Data Warehouse, etc.);
Conhecimento sobre nuvem e soluções de infraestrutura de dados (AWS - EC2, S3, ATHENA e etc).

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