* Salário: R$ 3.000 a R$ 6.000 por mês (estimado)
* O valor exibido é uma estimativa calculada com base em dados públicos e referências do mercado. Não garantimos que este seja o salário oferecido para esta vaga específica.
Área: Tecnologia da Informação
Nível: Junior
Detalhes da vaga
Qualificações
- Modelagem de Dados
- Oracle
- Cassandra
- Relational databases
- Big Data
- Criptografia
- Certificação AWS
- Inglês
- Google Cloud
- MongoDB
- Banco de Dados
- Machine Learning
- PostgreSQL
- Redis
- ETL
- S3
- Kafka
- Redshift
- DynamoDB
- Liderança
- MySQL
- Analíticos
Descrição completa da vaga
- Definir e evoluir a arquitetura de dados da plataforma, garantindo alta
- Estruturar e otimizar modelagem de dados para processamento de alto volume
- Projetar soluções de ETL/ELT e streaming de dados (Kafka, Spark, Flink,
- Garantir governança, integridade, qualidade e segurança dos dados, seguindo
- Definir e implementar estratégias de particionamento, replicação e
- Trabalhar com bancos relacionais (PostgreSQL, MySQL, Oracle) e não
- Projetar arquitetura de data lakes e data warehouses na AWS (Redshift, S3,
- Atuar na otimização de queries e tuning de banco de dados para
- Definir estratégias de monitoramento e observabilidade de dados com
- Trabalhar em conjunto com engenheiros de dados, desenvolvedores e
- Apoiar times na implementação de pipelines de dados CI/CD e automação de
- Interagir com stakeholders internos e externos, garantindo alinhamento técnico
Requisitos:
Requisitos obrigatórios:
Experiência sólida em arquitetura de dados e engenharia de dados;
Conhecimento avançado em bancos de dados relacionais e não relacionais;
Experiência com arquitetura de big data, data lakes e data warehouses;
Forte domínio em streaming de dados e processamento em tempo real (Kafka, Flink, Spark, Debezium);
Experiência com otimização de performance e tuning de bancos de dados;
Conhecimento em segurança de dados, criptografia e compliance (PCI DSS, LGPD, GDPR);
Fluência em inglês para comunicação com times internacionais;
Experiência no setor de meios de pagamento, especialmente no processamento de cartões.
Diferenciais:
Experiência no mercado americano de pagamentos. Conhecimento em soluções de analytics e machine learning;
Certificações em AWS Data Analytics, Google Cloud Data Engineer ou similares;
Experiência com DataOps e automação de governança de dados.
Habilidades e Competências Corporativas necessárias: Pensamento analítico, liderança técnica, colaboração & trabalho em equipe, autonomia, proatividade, resiliência e adaptabilidade.
