REQUISITOS (CONHECIMENTOS TÉCNICOS, CURSOS etc.:
* Processamento: Spark, Hadoop, Kafka, Flink, etc.;
* Armazenamento: Bancos relacionais, NoSQL, Data Lakes, Lake Houses, e Data Warehouses;
* Análise de dados: Python, R, Tableau, Power BI e QuickSight, etc.;
* Machine learning: TensorFlow, scikit-learn, Apache Spark MLlib, H2O, etc.;
* Cloud computing: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), etc.;
* Outras tecnologias: Microsoft Fabric, Docker, Kubernetes, Apache Airflow, Git, etc.
Diferenciais:
* Certificado Google Cloud Certified Professional Data Engineer:
* Reconhece a expertise em projetar, construir e gerenciar soluções de dados complexas e escaláveis no Google Cloud.
* Certificado AWS Certified Solutions Architect Expert:
* Avalia a capacidade de projetar e implementar soluções de alta performance e escalabilidade na AWS.
* Certificado Microsoft Azure Data Engineer Expert:
* Demonstra expertise em projetar, implementar e gerenciar soluções de dados complexas no Azure.
* Certificado Cloudera Certified Associate Data Engineer:
* Avalia a capacidade de trabalhar com o Apache Hadoop e o apache Spark para processar grandes conjuntos de dados.
* Certificado Hortonworks Certified Administrator Hadoop:
* Avalia a capacidade de instalar, configurar e gerenciar um cluster Hadoop.
* Certificado Data Science Council of America (DASCA): Reconhece o conhecimento e as habilidades em ciência de dados.
PRINCIPAIS RESPONSABILIDADES:
* Definir e sustentar a estratégia de engenharia de dados da empresa.
* Arquitetar e implementar soluções de dados complexas.
* Liderar e inspirar a equipe de engenharia de dados.
* Representar a equipe de dados em fóruns internos e externos.
* Acompanhar as tendências do mercado e identificar oportunidades de inovação.
* Capacidade de construir e manter relacionamentos com stakeholders.
* Visão estratégica e capacidade de pensar de forma holística.
* Habilidade de comunicação excepcional e inspiradora.