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1 Vagas de Emprego para Analista De Processamento De Dados em Florianópolis/Sc
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Empresa de grande porte no segmento de máquinas pesadas e mineração busca profissional com Ensino Superior completo em Administração, Engenharia Mecânica, Engenharia Elétrica, Enge...
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experiência Essencial:Empresa de grande porte no segmento de máquinas pesadas e mineração busca profissional com Ensino Superior completo em Administração, Ciências Contábeis, Enge...
Analista de telemetria jr Segmento: logística/ transportes Atividades: Monitorar indicadores de telemetria da frota Analisar desempenho de motoristas e veículos Elaborar relatór...
Descrição Geral
Empresa localizada na cidade de são josé/sc do ramo eletrônico, com 500 funcionários, contrata analista de processamento de dados
Benefícios
Vale alimentação (r$28,00/dia), vale transporte, plano de saúde, seguro de vida e convênio com sesc.
Requisitos
- graduação em sistemas de informação, ciência da computação ou áreas afins; - experiência de no mínimo 3 (três) anos como analista de dados para vaga nível pleno | experiência de no mínimo 5 (cinco) anos como analista de dados para vaga nível sênior. - sql avançado (select, insert, update, delete) e criação de views; - python avançado para manipulação de dados e construção de etls; - experiência em banco de dados relacionais (postgresql, sql server, mysql) e não relacionais (elastic search e mongodb); - conhecimento avançado de modelagem de dados e arquitetura de dados; - experiência com ferramentas de automação, integração e transformação de dados (pentaho, por exemplo); - vivência com dados não estruturados (logs, textos) e estruturados (planilhas, bancos); - conhecimento em git e apis; - experiência com mensageria (rabbitmq, kafka), airflow e linux (básico/intermediário); - métodos ágeis (scrum) e boas práticas de versionamento (git/github/gitlab).
Atribuições
- projetar e desenvolver pipelines de dados (etls) robustos e otimizados utilizando python e outras ferramentas para extrair, transformar e carregar dados de diversas fontes (bancos de dados, apis, arquivos, etc.). - implementar estratégias eficientes de tratamento de erros e qualidade de dados nos pipelines de etl. - automatizar a execução e monitorar o desempenho dos pipelines de etl utilizando ferramentas como airflow ou outras soluções de orquestração. - projetar e implementar modelos de dados eficientes e escaláveis para suportar as necessidades de análise e geração de relatórios, considerando tanto bancos de dados relacionais quanto não relacionais. - otimizar o desempenho de bancos de dados através da criação de índices, views materializadas e outras técnicas de otimização de consultas. - projetar e implementar apis restful para acesso e manipulação de dados, garantindo a performance, segurança e escalabilidade. - documentar as apis utilizando padrões como swagger ou openapi. - manipular e transformar dados de diversas fontes, incluindo dados estruturados (bancos de dados, planilhas) e não estruturados (logs, textos), utilizando python e sql. - realizar análise exploratória de dados para identificar padrões, tendências e anomalias. Implementar soluções de tratamento e limpeza de dados para garantir a qualidade e consistência das informações. - utilizar ferramentas de etl (como pentaho) para automatizar processos de integração e transformação de dados. - implementar soluções de mensageria (rabbitmq, kafka) para garantir a comunicação eficiente entre sistemas e aplicações. - utilizar git/github/gitlab para versionamento de código e colaborar efetivamente com outros membros da equipe utilizando métodos ágeis (scrum, kanban). Documentar os processos, sistemas e soluções implementadas, incluindo fluxos de dados, modelos de dados e configurações de sistemas. - participar na definição da estratégia de dados da empresa. - mentorar membros da equipe em práticas de des
Disponibilidade
Manhã, Tarde.
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