Especialista de Dados PL
Descrição da vaga
Estamos em busca de um(a) Especialista de Dados Pleno para atuar diretamente na estruturação e sustentação da área de dados, acompanhando o Especialista SR em iniciativas técnicas de alto impacto.
Este papel exige conhecimento técnico sólido, pensamento estruturado e foco em boas práticas. É ideal para quem já possui experiência prática com dados, quer evoluir em engenharia e modelagem, e tem desejo de crescimento como referência técnica.
Responsabilidades e atribuições
- Apoiar a construção e manutenção de pipelines de dados (ETL/ELT) utilizando boas práticas de performance e governança.
- Atuar na modelagem de dados relacional e dimensional em PostgreSQL, SQL Server e/ou Oracle.
- Colaborar na definição e implementação de estruturas de AI, Data Warehouse e Data Lake.
- Garantir a confiabilidade e rastreabilidade dos dados por meio de validações e documentação.
- Automatizar rotinas de carga e transformação de dados com SQL e scripts em Python.
- Participar do versionamento e controle de qualidade dos processos de dados (Git, CI/CD).
- Trabalhar junto ao Especialista de Dados SR para garantir a escalabilidade e padronização dos ativos de dados.
- Apoiar a implementação de ferramentas de governança, catalogação e monitoramento.
- Documentar padrões, processos e ativos de dados (técnico e funcional).
- Colaborar com analistas, engenheiros e stakeholders de produto/negócio.
Requisitos e qualificações
- Experiência sólida com SQL avançado (joins complexos, CTEs, window functions, otimização de queries).
- Vivência com bancos relacionais.
- Experiência com construção ou manutenção de pipelines de dados (ETL/ELT).
- Conhecimento básico/intermediário de Python aplicado a dados (pandas, scripts automatizados, etc.).
- Capacidade analítica, organização e atenção a detalhes.
- Experiência com versionamento de código (Git).
Desejáveis:
- Conhecimento de Airflow, DBT, ou outras ferramentas de orquestração.
- Facilidade para trabalhar com API's.
- Experiência em ambientes com Data Lake, Data Warehouse e/ou arquitetura em camadas (staging, trusted, analytics).
- Noções de segurança e governança de dados (mascaramento, lineage, catalogação).
- Familiaridade com ambientes em nuvem (AWS, GCP, Azure).
- Experiência em ambientes com grande volume de dados.
Informações adicionais
- Perfil autodidata e colaborativo.
- Raciocínio estruturado, com foco em performance e escalabilidade.
- Busca constante por boas práticas e padronização.
- Facilidade para dialogar com diferentes perfis (técnicos e não técnicos).
Etapas do processo
- Etapa 1: Cadastro
- Etapa 2: Entrevista com DH
- Etapa 3: Entrevista com Gestor
- Etapa 4: Contratação
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