* Salário: R$ 11.000 a R$ 20.000 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: Senior
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Responsabilidades e atribuições
- Definir e evoluir a arquitetura e modelagem de dados (dimensional, relacional e orientada a eventos), garantindo padronização, consistência semântica (DE/PARA), escalabilidade, governança e alta performance;
- Desenvolver e manter pipelines batch e streaming com rastreabilidade end-to-end, integração com APIs e múltiplas fontes, assegurando automação, observabilidade, resiliência e controle de versionamento/lineage;
- Planejar e executar migração e otimização de workloads em BigQuery ou Microsoft Fabric, implementando boas práticas de particionamento, clusterização, performance e eficiência de custos (FinOps);
- Atuar como referência técnica, apoiando governança de dados, segurança, controle de acesso e uso sustentável das plataformas analíticas;
- Aplicar Inteligência Artificial e técnicas de Machine Learning para geração de insights estratégicos e suporte à tomada de decisão orientada a dados.
Requisitos e qualificações
- Experiência com SQL;
- Experiência com Python;
- Experiência em processos de ETL;
- Experiência em modelagem de dados (dimensional e/ou relacional);
- Experiência avançada com Google Cloud Platform.
- Forte domínio de BigQuery (modelagem, tuning, particionamento, controle de custos);
- Experiência com construção de pipelines de dados (batch e streaming);
- Integração com APIs e múltiplas fontes estruturadas e não estruturadas;
- Conhecimento em governança de dados e boas práticas de FinOps;
- Experiência com migração de ambientes analíticos para BigQuery ou Microsoft Fabric;
- Conhecimento em soluções de IA/ML aplicadas a dados;
- Vivência com automação, versionamento e monitoramento de pipelines.
- Diferenciais: Experiência com arquitetura moderna de dados (Data Lake, Lakehouse), vivência em ambientes de grande volume de dados, experiência com ferramentas de orquestração, atuação prévia em papel de mentoria técnica.
Etapas do processo
- Etapa 1: Cadastro
- Etapa 2: Mapeamento de Stack
- Etapa 3: Fit Cultural
- Etapa 4: Entrevista Líder
- Etapa 5: Oferta e Negociação
- Etapa 6: Contratação
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