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Fertil Comunicacao e Marketing Ltda.

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11 - 50 funcionários

Fundada em 2008

📱 Mídia

🤝 B2B

Media • B2B

A Fertil Comunicação e Marketing Ltda. é uma agência brasileira de comunicação e marketing que parece fornecer serviços de marketing digital, comunicações e presença na web. O texto de exemplo sugere que eles gerenciam sites hospedados e implementam verificações de segurança/antiabuso (verificação de estilo CAPTCHA) para acesso ao site, indicando que também podem lidar com administração de sites ou configurações relacionadas a hospedagem para clientes. Seu foco principal é em marketing e comunicações entregues a clientes empresariais.

Descrição

• Projetar, construir e evoluir a arquitetura da plataforma de dados da empresa. • Desenvolver e manter pipelines de ETL/ELT, incluindo extração de APIs, transformações, carga incremental e CDC (Change Data Capture). • Modelar dados para Data Warehouse, Data Lake e Data Marts, aplicando modelagem dimensional (Star Schema, Snowflake Schema). • Implementar processamento em batch e streaming, com arquitetura orientada a eventos e processamento assíncrono. • Garantir performance e confiabilidade dos bancos de dados: modelagem relacional, índices, particionamento, otimização de consultas e replicação. • Estruturar práticas de Data Quality, Data Lineage, Data Catalog e Data Governance. • Orquestrar pipelines e tratar dados históricos com versionamento e rastreabilidade. • Implementar observabilidade dos pipelines: logs, métricas, monitoramento e alertas. • Disponibilizar dados confiáveis e em tempo real para dashboards, análises operacionais e inteligência de negócio. • Preparar a base de dados para futuras iniciativas de Machine Learning. • Automatizar processos e deploys com GitHub Actions e Docker. • Trabalhar em conjunto com times de produto, engenharia e negócio na definição de requisitos e indicadores.

🎯 Requisitos

• Linguagens: Python e SQL avançado. • Banco de Dados: PostgreSQL e MySQL; modelagem relacional, índices, particionamento, otimização de consultas, replicação e performance. • Modelagem de Dados: Data Warehouse, Data Lake, Star Schema, Snowflake Schema, Data Mart, modelagem dimensional, normalização e desnormalização. • ETL / ELT: construção de pipelines, extração de APIs, transformação de dados, incremental load e CDC (Change Data Capture). • Processamento de Dados: batch processing, streaming, processamento assíncrono e Event-Driven Architecture. • AWS: S3, Lambda, SQS, RDS, CloudWatch e IAM. • Mensageria: Amazon SQS. • Versionamento: Git e GitHub. • Observabilidade: logs, métricas, monitoramento de pipelines e alertas. • Automação: GitHub Actions. • Containers: Docker. • Engenharia de Dados: Data Quality, Data Lineage, Data Catalog, Data Governance, versionamento de dados, orquestração de pipelines e tratamento de dados históricos.

🏖️ Benefícios

• Horário flexível • Plano de carreira