Nós somos aConfidencial (Apenas para Cadastrados)! Saiba mais sobre a gente:
- Uma frase que nos define - Somos especialistas em soluções de TI e apaixonados por inovação! 🚀
- Ao infinito e além - Somos #semfronteiras. Nosso time está espalhado pelo Brasil e pelo mundo 🌎
- Nossa cultura - Mesmo distantes, estamos juntos 🧡 Temos cerimônias para estarmos mais próximos, compartilhar conhecimento e ficar por dentro das novidades da nossa empresa!
- Somos diversos - Um dos nossos compromissos é fazer da companhia um ambiente cada vez mais diverso, inclusivo e respeitoso, valorizando e promovendo a pluralidade. Por isso, aqui temos espaço para todas as pessoas, independente de raça, gênero, idade, orientação sexual, crença religiosa ou deficiência. 🏳️🌈👩🏾🦽
- Nosso objetivo - Potencializar os negócios dos nossos clientes através de soluções inovadoras e sustentáveis. Topa vir com a gente nessa? 🎯
Responsabilidades e atribuições
1. Análise e Compreensão do Código SAS
- Ler e interpretar os scripts SAS existentes (DATA steps, PROC SQL, PROC HPSPLIT, macros, formatos).
- Entender a lógica de negócio por trás de cada rotina e como os dados são tratados.
- Identificar dependências de tabelas, bibliotecas, macros e jobs automatizados.
2. Mapeamento de Funcionalidades SAS → Python
- Traduzir funções nativas do SAS (ex.: PUT, FORMAT, COMPRESS, CASE WHEN) para equivalentes em Python (pandas, PySpark, SQLAlchemy, etc.).
- Substituir PROCs analíticos (ex.: regressões, árvores de decisão) por bibliotecas Python equivalentes (scikit-learn, pyspark.ml, statsmodels).
- Recriar processos de manipulação de dados com pandas ou PySpark, dependendo do volume.
3. Desenho da Arquitetura de Dados
- Definir a infraestrutura Python para rodar os processos (Databricks, Spark, Airflow, etc.).
- Garantir integração com fontes de dados (SQL, CSV, Parquet, Data Lakes, APIs).
- Estruturar pipelines ETL/ELT modernos em Python.
4. Conversão e Validação
- Migrar step by step o código SAS mantendo a lógica original.
- Implementar testes de consistência (comparar outputs SAS vs Python).
- Validar cálculos estatísticos e resultados de modelos para garantir equivalência funcional.
5. Otimização e Melhoria
- Aproveitar recursos de paralelismo e distribuição do Python (ex.: Spark).
- Reduzir redundâncias presentes em macros SAS transformando em funções reutilizáveis no Python.
- Estruturar o código segundo boas práticas (PEP8, modularização, versionamento no Git).
Requisitos e qualificações
SAS
- Interpretação de DATA Steps, PROC SQL, PROC HPSPLIT, macros e formatos.
- Capacidade de entender a lógica de manipulação, transformação e modelagem de dados escrita em SAS.
SQL
- Escrita de queries complexas (joins, subqueries, agregações, CTEs).
- Conversão de consultas SAS SQL para sintaxe SQL padrão ou Spark SQL.
- Otimização de consultas para grandes volumes de dados.
Python
- Manipulação de dados com pandas.
- Estruturação de scripts modulares e reutilizáveis (PEP8, orientação a objetos).
- Uso de bibliotecas analíticas e de machine learning (scikit-learn, statsmodels).
PySpark
- Criação de pipelines distribuídos para grandes volumes de dados.
- Conversão de rotinas SAS em consultas Spark SQL e transformações em DataFrames.
- Uso de pyspark.ml para modelos equivalentes aos PROC do SAS (ex.: árvores de decisão, regressões).
🔹 Habilidades Complementares
- Integração de Dados: leitura/escrita em Data Lakes, bancos relacionais, arquivos CSV/Parquet.
- ETL/ELT: construção de pipelines de ingestão, transformação e carga de dados.
- Validação: garantir equivalência entre outputs do SAS e do Python/PySpark.
- Documentação: registrar claramente a lógica migrada, facilitando manutenção.
- Boas Práticas: versionamento no Git, modularização, testes automatizados.
Mais informações:
- Horário: Segunda a Sexta-feira das 09h00 as 18h00.
- Modalidade: Remoto
- CLT
Informações adicionais
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Etapas do processo
- Etapa 1: Cadastro
- Etapa 2: Entrevista (Talent)
- Etapa 3: Validação Técnica (Gestor)
- Etapa 4: Proposta
- Etapa 5: Contratação
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Aqui, não faltam histórias para contar!
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