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event发布于 2026年8月19日 · verified我们在聚合该职位时确认过此信息

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职位介绍

Estamos em busca de uma pessoa para atuar como Cientista de Dados para integrar nossa equipe que atua dedicado a um cliente do mercado financeiro.

Responsabilidades e atribuições

Projetar, desenvolver e manter modelos de dados analíticos, com foco em modelagem dimensional (modelo estrela) para suportar dashboards e análises das áreas de crédito.

Construir e otimizar pipelines de dados utilizando ferramentas de orquestração e processamento distribuído.

Desenvolver rotinas de ingestão, transformação e validação de dados em ambientes de data lake e data warehouse.

Trabalhar em parceria com áreas de negócio, operações e tecnologia para entender necessidades e traduzir requisitos em estruturas de dados eficientes.

Realizar análises exploratórias, identificar padrões e apoiar a tomada de decisão com insights baseados em dados.

Documentar modelos, regras de transformação, dicionários de dados e fluxos de ingestão.

Apoiar squads e stakeholders na construção de indicadores, métricas e visões analíticas.

Monitorar performance das bases e propor melhorias contínuas em arquitetura, governança e qualidade dos dados.

Requisitos e qualificações

Obrigatórios

Apache Airflow para orquestração de pipelines.

Py

Spark para processamento distribuído e manipulação de grandes volumes de dados.

Python aplicado a engenharia e ciência de dados.

Pandas e Numpy para manipulação e análise de dados.

SQL avançado para consultas, modelagem e otimização.

Experiência com AWS Cloud, incluindo:

AWS Glue (ETL/ELT)

Amazon Redshift (data warehouse)

Consultas em dados armazenados no Amazon S3

Experiência com modelagem dimensional (fatos, dimensões, modelo estrela).

Vivência com pipelines de dados e boas práticas de governança.Desejáveis

Experiência no setor financeiro, especialmente em operações ou produtos de crédito.

Familiaridade com ferramentas de visualização (Power BI, Tableau, Looker).

Conhecimento de versionamento (Git) e boas práticas de desenvolvimento.

Noções de qualidade e catalogação de dados (Data Quality, Data Catalog).

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