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PRINCIPAIS ATIVIDADES: Responsável por interpreter dados analisar resultados e utilizar técnicas estatísticas desenvolver e implementar
análises de dados sistemas de coleta de dados e outras estratégias que otimizem a eficiência e a qualidade
estatística além de obter dados de fontes primárias ou secundárias e manter bancos de dados.
Implementar rotinas e protocolos de segurança no banco;
Elaboração de boas práticas a serem adotadas nos procedimentos das atividades de administração de
dados dentro do ambiente da SME e deverá ser mantido conforme a necessidade;
Construir pipelines de extração de dados de diversas fontes e armazenar em um Data Lake utilizando Python Apache Airflow e Data Factory;
Suportar e monitorar a plataforma de dados do cliente;
Instalar configurar e manter atualizado os sistemas gerenciadores de banco de dados seus serviços e suas interfaces de administração;
Verificar rotineiramente a conformidade do ambiente de banco de dados em especial a alta disponibilidade a integridade relacional das bases de dados a integridade dos backups e possíveis vulnerabilidades;
Realizar teste e monitoramento de performance nos bancos de dados ajustando os ambientes quando necessário bem como efetua o planejamento desta capacidade gerenciando os níveis de acesso de modo a garantir maior segurança da informação.
Requisitos
Superior completo preferencialmente nas áreas correlatas à Ciência da Computação; Engenharias; ou outra área relacionada a dados.
Certificação não requerido.
Experiência na área dados com uso de métodos ágeis; Modelagem de dados - conceitual lógico e físico - tanto do modelo de dados corporativo quanto dos demais modelos de dados relacionais e multidimensionais mantendo e versionando todos os scripts desenvolvidos.
Domínio em SQL Avançado (Stored Procedures Views Indexação Particionamento e Tuning).
Experiência com Data Warehouses modernos e bancos colunares (ex: BigQuery Snowflake Amazon Redshift ou ClickHouse).
Conhecimento prático em provedores de nuvem (AWS Azure ou Google Cloud).
Familiaridade com processos e ferramentas de ETL/ELT (ex: Airflow dbt ADF Data Factory ou SSIS).
Conhecimento básico de Python com foco em Pandas e Numpy
Domínio em SQL Avançado (Stored Procedures Views Indexação Particionamento e Tuning). Experiência com Data Warehouses modernos e bancos colunares (ex: BigQuery Snowflake Amazon Redshift ou ClickHouse). Conhecimento prático em provedores de nuvem (AWS Azure ou Google Cloud). Familiaridade com processos e ferramentas de ETL/ELT (ex: Airflow dbt ADF Data Factory ou SSIS). Conhecimento básico de Python com foco em Pandas e Numpy