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banco BV

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1001 - 5000 funcionários

Fundada em 1993

🛡️ Seguros

📦 Logística

💼 Consultoria

💰 Debt Financing em 2022-07

Insurance • Logistics • Consulting

O banco BV é uma instituição financeira que oferece uma ampla gama de serviços bancários para consumidores individuais e empresas. Disponibiliza contas pessoais e corporativas, cartões de crédito, empréstimos, financiamentos para veículos e energia solar, soluções de seguros e serviços de investimento. O banco também foca em soluções digitais, como aplicativos de mobile banking e iniciativas de Open Finance, para ampliar a acessibilidade e melhorar a experiência do cliente. Como uma instituição financeira versátil, o banco BV atende clientes pessoa física e pessoa jurídica, oferecendo serviços bancários e financeiros completos.

Descrição

• Desenvolver e manter **pipelines de ingestão e transformação de dados**; • Atuar com **Lakehouse**; • Trabalhar em ambientes **GCP e Databricks**; • Criar e evoluir estruturas de dados no **BigQuery e Delta Lake**; • Apoiar a definição e aplicação de **modelagem dimensional e relacional** (Star Schema, Snowflake, etc.); • Garantir **qualidade, consistência e segurança dos dados**; • Apoiar atividades de monitoramento de performance e custos em nuvem; • Trabalhar em conjunto com áreas de negócio e times de dados.

🎯 Requisitos

• Experiência com plataformas de **Cloud (GCP)** • Domínio em **BigQuery**: • Modelagem de dados • Otimização de consultas • Performance tuning • Experiência com serviços de dados no GCP: • **Dataflow, Pub/Sub e Cloud Storage** (diferencial) • Forte conhecimento em **SQL avançado** • Experiência com **dbt (Data Build Tool)** para: • Transformação de dados • Versionamento • Implementação de boas práticas analíticas • Experiência com **Databricks**: • Desenvolvimento de pipelines de dados utilizando **Spark (PySpark/SQL)** • Modelagem e transformação em ambiente Lakehouse • Orquestração de workloads e otimização de performance • Integração com arquiteturas modernas de dados (Delta Lake, medallion architecture) • Conhecimento em **ingestão de dados**: • Batch e streaming • Experiência com **transformação e modelagem de dados**: • ELT/ETL • Modelagem dimensional e/ou Data Vault • Conhecimento em **governança de dados**: • Catálogo de dados • Data lineage • Políticas de acesso e segurança • Experiência com **qualidade de dados**: • Testes automatizados (**dbt tests ou similares**) • Monitoramento e observabilidade de pipelines • Experiência com **migração de sistemas legados para Cloud** • Conhecimento em: • Versionamento de código (**Git**) • Práticas de **CI/CD aplicadas a pipelines de dados** • Familiaridade com conceitos modernos: • **Data Products** • **Data Mesh** (diferencial)