Vaga de Engenheiro de Dados Sênior em São Paulo/SP

Descrição da Vaga

Um novo mundo de possibilidades se abre!Evoluímos nossa marca para reforçar nossa atuação com soluções completas e especializadas em câmbio.

Com mais de 40 anos de história e expertise , desenhamos um novo posicionamento, mirando no futuro e nas diversas oportunidades que vamos abrir para os negócios dos nossos clientes aqui e no mundo.

Um mundo que retribui a quem abre suas portas, a quem vê valor nas trocas de visões, de expertise, de experiências, a quem converte confiança em ativo.

Somos o banco que olha para o horizonte e abre caminhos para você ampliar suas fronteiras.

Temos o compromisso de levar projetos e pessoas além, com a solidez de quem é referência em câmbio, a eficiência de uma oferta ampla em serviços financeiros e com um atendimento especializado e parceiro, que está com você em toda a jornada para viabilizar oportunidades.

Assim, caminhamos sempre ao seu lado, evoluindo todos os dias para te levar cada vez mais longe.

Ouribank.

O banco que abre o mundo.

Sólida experiência em engenharia de software, estruturas de dados, algoritmos e bancos de dados relacionais e não-relacionais;
Experiência com estruturas e ferramentas de processamento de dados e orquestração de rotinas;
Linguagens de programação: proficiência em uma ou mais linguagens de programação, preferencialmente Python ;
Sistemas de Banco de Dados: forte conhecimento de banco de dados é essencial.

Isso inclui experiência em bancos de dados relacionais (principalmente Microsoft SQL Server) e algum conhecimento em bancos de dados não-relacionais;
Data Warehousing: familiaridade com conceitos e tecnologias de data warehousing, modelagem dimensional (star shema, snowflake schema) e plataformas populares de data warehousing como (Amazon Redshift preferencialmente);
ETL/ELT (Extrair, Transformar, Load): experiência em projetar e implementar processos ETL/ELT para extrair dados de várias fontes, transformá-los, higienizá-los e carregá-los em data warehouses ou outros sistemas de armazenamento.

Integração de dados: Conhecimento de técnicas e ferramentas de integração de dados, incluindo pipelines de dados, estruturas de ingestão de dados e plataformas de integração de dados;
Computação em nuvem: familiaridade com plataformas de nuvem, preferencialmente Amazon Web Services (AWS).

Entender como aproveitar os serviços baseados em nuvem para armazenamento, processamento e análise de dados é essencial;
Modelagem de dados: proficiência em projetar modelos e esquemas de dados que atendam aos requisitos de negócios e permitam armazenamento e recuperação de dados eficientes, incluindo conhecimento de técnicas de modelagem de dados relacionais e dimensionais;
Qualidade e Governança de Dados: compreender os princípios e técnicas de qualidade de dados para garantir a precisão, consistência e integridade dos dados.

Conhecimento de práticas e ferramentas de governança de dados para estabelecer políticas de dados, padrões e gerenciamento de metadados;
Segurança de dados: conhecimento das melhores práticas de segurança de dados, incluindo criptografia de dados, controle de acesso e conformidade com a LGPD;
Otimização de desempenho: conhecimento de técnicas para otimizar o processamento de dados e o desempenho de consultas, incluindo indexação, particionamento e ajuste de sistemas de banco de dados;
Aprendizado de máquina e ciência de dados: compreensão dos fundamentos dos algoritmos de aprendizado de máquina, princípios de ciência de dados e a capacidade de colaborar com cientistas de dados para implementar modelos e soluções orientados a dados;
Disponibilidade para atuação híbrida em São Paulo - Av.

Paulista (3x/semana);
Contribuir para o desenvolvimento da estratégia e desenho da estratégia de dados da organização;
Manutenção de rotinas de ETL, integração de dados em real time;
Colaborar com cientistas de dados, analistas e outros stakeholders do banco;
Habilidade em solucionar problemas complexos de engenharia de dados;
Habilidade de assumir a responsabilidade de gerenciamento de projetos;
Manter-se atualizado com os últimos avanços em engenharia de dados, explorando novas tecnologias, estruturas e práticas recomendadas;