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Responsabilidades e atribuições
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Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados (ETL/ELT) em ambiente cloud;
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Atuar na modelagem e estruturação de bases de dados para consumo analítico;
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Garantir qualidade, consistência e rastreabilidade dos dados;
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Apoiar integrações de dados via APIs REST e serviços cloud;
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Trabalhar com Google Cloud Platform (GCP), especialmente BigQuery;
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Apoiar iniciativas de migração de dados para ambientes cloud (BigQuery ou Microsoft Fabric);
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Contribuir para evolução de processos de dados, performance e boas práticas técnicas;
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Atuar em conjunto com áreas técnicas e de negócio para entendimento de requisitos.
Requisitos e qualificações
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Disponibilidade para tuação híbrida de 2 vezes por semana em Campos Elíseos, São Paulo - SP;
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Experiência sólida em Engenharia de Dados;
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SQL avançado e modelagem de dados (incluindo estruturas DE/PARA);
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Construção e manutenção de pipelines ETL/ELT em ambientes cloud;
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Experiência com Python para automação e processamento de dados;
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Experiência com Google Cloud Platform (GCP), incluindo:
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BigQuery
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Cloud Functions
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Cloud SQL
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Cloud Storage
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Integração de sistemas via APIs REST e Google Apigee;
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Experiência com arquiteturas Data Lake e Lakehouse;
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Vivência em migração de dados para BigQuery e/ou Microsoft Fabric;
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Conhecimento em governança de dados e rastreabilidade end-to-end;
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Experiência com otimização de performance e custos em ambientes analíticos (FinOps aplicado a dados);
Diferenciais:
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Experiência com Apache Airflow ou ferramentas de orquestração;
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Experiência com Microsoft Fabric ou Azure Data Platform;
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Conhecimento em Spark / processamento distribuído;
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Experiência com Power BI;
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Experiência com projetos de IA aplicada a dados (insights, automação ou ML integrado a pipelines).
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