Engenheiro de Dados

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Na Stefanini, acreditamos no poder da colaboração.
Co-criamos soluções inovadoras em parceria com nossos clientes, combinando tecnologia de ponta, inteligência artificial e a criatividade humana.
Estamos na vanguarda da resolução de problemas de negócios, proporcionando impacto real em escala global.Ao se juntar à Stefanini, você se torna parte de uma jornada global de transformação.
Estamos empenhados em criar impacto positivo não apenas nos negócios, mas também na vida de nossos colaboradores.
Se você procura uma oportunidade de crescimento profissional em uma empresa que valoriza inovação, respeito, autonomia e parceria, você encontra aqui Junte-se a nós e seja parte da mudança ResponsabilidadesImplementação de Governança de Dados: Desenvolver e aplicar políticas de governança de dados, abrangendo controle de qualidade, auditoria e conformidade com regulamentações internas e externas.Qualidade de Dados: Utilizar ferramentas como PyDeequ e Great Expectations para definir e monitorar métricas de qualidade, garantindo integridade, consistência e confiabilidade dos dados.Desenvolvimento de Pipelines de Dados: Projetar e implementar pipelines escaláveis utilizando Databricks, Python, SQL e frameworks de ETL, de acordo com as melhores práticas de governança.Arquitetura de Dados: Aplicar conceitos de Medallion Architecture e Data Mesh para estruturar e organizar dados de maneira eficiente e escalável.Automação e Monitoramento: Automatizar processos de ingestão e transformação de dados, além de implementar monitoramento contínuo para garantir a qualidade e disponibilidade do ambiente.Integração com AWS: Utilizar serviços da AWS (S3, Glue, EC2, entre outros) para suportar operações de dados, assegurando escalabilidade e segurança.RequisitosExperiência Técnica: Experiência prática em governança, qualidade de dados e desenvolvimento de pipelines utilizando PyDeequ, Great Expectations, Databricks, AWS, Python, SQL e frameworks de ETL.Governança de Dados: Vivência na implementação de políticas, controles de qualidade, auditoria e conformidade.Qualidade de Dados: Capacidade de definir e monitorar métricas, utilizando ferramentas especializadas.Arquitetura de Dados: Conhecimentos sólidos em Medallion Architecture e Data Mesh.Automação e Monitoramento: Experiência em automação e monitoramento contínuo de processos de dados.Infraestrutura em Nuvem (AWS): Experiência no uso de serviços como S3, Glue, EC2, entre outros.Inglês Avançado: Capacidade de comunicação escrita e falada em ambiente multicultural.DiferenciaisExperiência com ferramentas de orquestração de workflows como Apache Airflow.Certificações em tecnologias relevantes, como AWS Certified Big Data Specialty.Vivência em ambientes ágeis e metodologias de desenvolvimento ágil.