Arquiteto de Dados

🕒 Agosto 14

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 63%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Por que essa pontuação:

• Aberta há 93 dias.
• 51 vagas abertas para uma equipe de 72 pessoas.
• Sem salário divulgado.

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Dadoteca

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51 - 200 funcionários

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📣 Marketing

Consulting • Healthcare • Marketing

A Dadoteca é uma consultoria de dados brasileira que transforma dados em conhecimento acionável por meio de Business Intelligence, Advanced Analytics, Inteligência Artificial, automação e arquitetura e governança de dados. Como Microsoft Gold Partner em Data Analytics e parceira de consultoria da Databricks, a Dadoteca oferece serviços de consultoria e outsourcing utilizando Power BI, Azure, SQL Server e Python para clientes em diversos setores (energia, varejo/shopping centers, saúde) no Brasil e internacionalmente. A empresa foca em implementações personalizadas, dashboards, pipelines ETL, soluções automatizadas e impulsionadas por IA para aprimorar a tomada de decisões estratégicas e o desempenho operacional.

Descrição

• Projetar arquiteturas de dados end-to-end, desde a ingestão até o consumo, considerando escalabilidade, segurança, governança, performance e custo • Definir soluções de Data Lake, Lakehouse e arquitetura Medallion (Bronze, Silver e Gold) • Definir estratégias de ingestão, transformação, integração, armazenamento e disponibilização de dados • Projetar soluções utilizando Microsoft Azure, Microsoft Fabric e Azure Databricks • Definir padrões de modelagem dimensional, incluindo Star Schema, Snowflake, Fato, Dimensão, granularidade e SCD • Definir estratégias de carga Full, Incremental, CDC, Upsert/MERGE, deduplicação e controle de histórico • Avaliar performance, escalabilidade, disponibilidade e custo, incluindo dimensionamento de clusters e processamento Spark/PySpark • Definir padrões de segurança, governança, qualidade, metadados e linhagem, considerando LGPD e compliance • Avaliar integrações com SAP/SAP HANA, bancos relacionais e NoSQL, APIs, arquivos e sistemas SaaS • Orientar Engenheiros de Dados e equipes de Cloud, DevOps, Segurança, Governança e BI na implementação das soluções • Produzir documentação, diagramas e decisões arquiteturais, avaliando alternativas tecnológicas e seus impactos técnicos e financeiros

🎯 Requisitos

• Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas • Experiência sólida em Arquitetura de Dados, Data Lake/Lakehouse e arquitetura Medallion • Domínio de modelagem dimensional, incluindo Star Schema, Snowflake, Fato, Dimensão, granularidade e SCD • Conhecimento de SQL, Python e/ou PySpark, Apache Spark, Delta Lake e Parquet • Experiência com ETL/ELT, pipelines de dados e estratégias Full, Incremental, CDC, Upsert/MERGE e processamento distribuído • Experiência ou conhecimento sólido em Microsoft Azure, Microsoft Fabric e Azure Databricks • Conhecimento de Azure Data Lake Storage Gen2, OneLake, Fabric Lakehouse e Unity Catalog • Experiência ou conhecimento em integração com SAP/SAP HANA, bancos relacionais e NoSQL, APIs e arquivos • Conhecimento de segurança, governança, qualidade, linhagem de dados, LGPD e controle de acesso • Conhecimento de Azure Data Factory, Fabric Data Factory/Data Pipelines e Databricks Workflows • Capacidade de transformar requisitos de negócio em arquiteturas de dados escaláveis, seguras e sustentáveis • Habilidade para orientar equipes multidisciplinares e conduzir decisões técnicas em projetos complexos • Capacidade analítica para avaliar trade-offs entre performance, custo, segurança e escalabilidade • Proatividade na definição de padrões, automação e melhoria contínua das soluções de dados • Facilidade para documentar e comunicar conceitos técnicos para públicos técnicos e não técnicos • Certificações Microsoft relacionadas a Azure/Fabric e certificações Databricks são diferenciais • Experiência com Azure DevOps, CI/CD e Terraform/IaC é diferencial • Experiência com Data Mesh, streaming e arquiteturas orientadas a eventos é diferencial • Conhecimento de Power BI, Semantic Models, FinOps e arquiteturas híbridas ou multi-cloud é diferencial • Experiência com Machine Learning, MLOps, MLflow, Databricks ML e arquiteturas de dados para IA Generativa é diferencial • Experiência em projetos corporativos de grande volume e ambientes críticos é diferencial

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