Engenheiro(a) de Dados

Principais responsabilidades

• Assumir gradualmente a governança técnica do Data Warehouse (DW), atualmente operado por fornecedor externo, mapeando a estrutura existente, dependências e plano de transição para autonomia interna;
• Projetar e implementar modelagem de dados, incluindo criação e alteração de tabelas, views e procedures;
• Construir, manter e otimizar pipelines de ETL/ELT, consolidando dados provenientes de diferentes sistemas e fontes da operação;
• Atuar na otimização de queries, buscando melhorar a performance e a eficiência das consultas realizadas pelas áreas de negócio e pelos sistemas;
• Estabelecer boas práticas de qualidade, versionamento e documentação de dados, alinhadas ao pilar de Governança e Compliance em estruturação;
• Avaliar e propor, em conjunto com o Gerente de Tecnologia, o plano de redução da dependência do fornecedor atual, considerando ações de curto, médio e longo prazo;
• Liderar o projeto de migração do ambiente de Data Warehouse para uma nova estrutura;
• Contribuir, no médio prazo, para a unificação da gestão dos bancos de dados de desenvolvimento hospedados em ambiente de nuvem.

Requisitos obrigatórios

• Experiência sólida em modelagem de dados e SQL avançado, incluindo DDL, DML, procedures, views e otimização de queries;
• Experiência prática na construção e manutenção de pipelines de ETL/ELT;
• Vivência em ambientes de Data Warehouse, incluindo arquitetura, modelagem dimensional e cargas de dados;
• Boa comunicação com áreas técnicas e de negócio;
• Capacidade de traduzir necessidades analíticas e de negócio em soluções de dados.

Diferenciais desejáveis

• Formação superior completa ou em andamento em Tecnologia, Ciência da Computação, Ciência de Dados ou áreas correlatas;
• Conhecimento em Power BI, incluindo modelagem de dados e DAX;
• Familiaridade com conceitos de Governança de Dados, como qualidade, catalogação e controle de acesso;
• Conhecimentos em Segurança da Informação aplicada a dados, incluindo controle de acesso e mascaramento de dados sensíveis;
• Interesse ou experiência inicial com dados aplicados à Inteligência Artificial, incluindo preparação de dados para modelos preditivos, generativos e agentes de IA;
• Vivência nos segmentos de logística, transporte ou distribuição de combustíveis será considerada um diferencial.