Cientista de dados

Descrição da vaga:

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.
• PySpark 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).