No dia a dia você irá:

• Desenvolver, otimizar e manter pipelines de dados (ETL/ELT) para garantir integração e qualidade das informações.
• Modelar dados em camadas analíticas (ex.: usando dbt, SQL, BigQuery, Snowflake ou Redshift) para facilitar a análise.
• Garantir qualidade, consistência e governança dos dados em todas as fontes e modelos.
• Colaborar com times de Engenharia de Dados para integrar novas fontes e arquiteturas.
• Trabalhar junto a Analistas de Dados para traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas.
• Implementar boas práticas de versionamento, documentação e monitoramento de dados.
• Apoiar iniciativas de DataOps e automação de processos de ingestão e transformação.

Para participar do nosso processo você precisa ter:

• Experiência sólida em SQL avançado e em manipulação de grandes volumes de dados.
• Experiência com ferramentas de modelagem/transformação de dados (ex.: dbt, Airflow ou similares).
• Conhecimento em data warehouses modernos (BigQuery, Snowflake, Redshift ou similares).
• Experiência em linguagens como Python (para automações, scripts e integrações).
• Entendimento de boas práticas de engenharia de software (CI/CD, versionamento com Git, testes).
• Experiência com ferramentas de visualização (ex.: Looker, Tableau, Power BI ou Metabase).

Diferenciais:

• Experiência em cloud computing (AWS, GCP ou Azure).
• Conhecimento em governança de dados e data quality.
• Familiaridade com conceitos de MLOps e DataOps.
• Experiência em ambientes ágeis (Scrum, Kanban).

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