* 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
- CRM software
- Power BI
- Modelagem de Dados
- Azure
- Oracle
- Big Data
- Certificação AWS
- Git
- SQL
- AWS
- Docker
- Scala
- APIs
- ETL
- Apache
- Kafka
- Python
Descrição completa da vaga
Estamos em busca de um Engenheiro de Dados com forte capacidade de estruturar, organizar e disponibilizar dados para análises estratégicas.
O profissional será responsável por desenvolver e manter pipelines de dados robustos, altamente disponíveis e escaláveis, garantindo qualidade e governança em um ambiente voltado ao setor de seguros de automóveis.
Responsabilidades
- Desenvolver, otimizar e manter pipelines de ingestão, transformação e processamento de dados (batch e streaming).
- Criar e gerenciar data lakes e data warehouses para suportar análises de negócio, tarifação, sinistralidade e performance de apólices.
- Integrar dados provenientes de múltiplas fontes (ERP, sistemas de vistoria, telemetria, CRM, parceiros e APIs externas).
- Estabelecer e garantir boas práticas de governança, qualidade, rastreabilidade e segurança dos dados.
- Colaborar com times de desenvolvimento de painéis de tomada de decisão;
- Implementar soluções de monitoramento, observabilidade e automação para assegurar performance e confiabilidade.
- SQL (avançado)
- ETL/ELT e ferramentas de orquestração (Airflow, Data Factory, Prefect, etc.)
- Modelagem de dados (Kimball, Data Vault, modelos analíticos)
- Python ou Scala para processamento de dados
- Conhecimentos em Serviços (Azure, AWS, Oracle ou GCP)
- Ferramentas de streaming (Kafka, Event Hub, etc.)
- Git
- CI/CD
- Boas práticas de segurança e LGPD
- Data Lakehouse, Delta Lake, Iceberg ou similares
- Containers e orquestração: Docker, Kubernetes, AKS/EKS/GKE
- Big Data Lakehouse: Apache Spark, Delta Lake, Iceberg, Hudi, Azure Data Factory
- Orquestração: Apache Airflow, Prefect, Dagster
- Mensageria e streaming: Apache Kafka, Redpanda
- Governança e catálogo de dados: Amundsen, DataHub, OpenMetadata
- Azure Synapse / Fabric
- Power BI para suporte ao time de análises