Engenheiro de Dados Sênior GCP/DBT

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Leega

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201 - 500 funcionários

Fundada em 2010

🔌 API

🤖 Inteligência Artificial

API • Artificial Intelligence • Cloud Solutions

A Leega é uma provedora líder de soluções de tecnologia na América Latina, especializada em analytics de dados e soluções em nuvem. Primeira empresa na região certificada pelo Google Cloud em Data Analytics, a Leega oferece um portfólio de serviços que inclui desenvolvimento de aplicações, machine learning e analytics para gestão de riscos. A empresa faz parcerias com os principais provedores de nuvem, como AWS e Microsoft Azure, para ajudar as empresas a aprimorar a gestão de dados e realizar uma migração eficiente para a nuvem, impulsionando a transformação digital e a inovação.

Descrição

• Análise e Planejamento de Cargas/Pipelines: Avaliar a arquitetura e os requisitos do DW. • Mapear os dados, transformações e processos os serviços GCP (Cloud Storage, BigQuery, Dataproc). • Definir a estratégia de migração de dados (full load, incremental, CDC). • Elaborar um plano de arquitetura de dados no GCP. • Design e Modelagem de Dados no GCP: Projetar esquemas de tabelas no BigQuery, considerando performance, custo e escalabilidade. • Definir estratégias de particionamento e clustering para BigQuery. • Modelar as zonas de dados no Cloud Storage (Bronze, Silver e Gold). • Desenvolvimento de Pipelines de ELT/ETL: Criar rotinas de transformação de dados usando Dataproc (Spark) ou Dataflow para carregar dados para o BigQuery. • Traduzir a lógica de negócios e as transformações existentes no GCP. • Implementar mecanismos de validação e qualidade de dados. • Provisionamento e Gerenciamento de Infraestrutura: Utilizar ferramentas de IaC (Terraform) para provisionar e gerenciar recursos GCP (BigQuery datasets/tables, Cloud Storage buckets, Dataproc clusters). • Configurar e otimizar clusters Dataproc para diferentes cargas de trabalho. • Gerenciar redes, segurança (IAM) e acessos no GCP. • Otimização de Performance e Custo: Otimizar consultas no BigQuery para reduzir custos e melhorar o desempenho. • Ajustar e otimizar jobs Spark no Dataproc. • Monitorar e otimizar o uso de recursos GCP para controlar custos. • Segurança e Governança de Dados: Implementar e garantir a segurança dos dados em trânsito e em repouso. • Definir e aplicar políticas de IAM para controlar o acesso aos dados e recursos. • Garantir a conformidade com as políticas de governança de dados. • Monitoramento e Suporte: Solucionar problemas de desempenho e funcionalidade dos pipelines de dados e recursos GCP. • Documentação: Documentar a arquitetura, os pipelines de dados, os modelos de dados e os procedimentos operacionais. • Comunicação: Comunicar-se de forma eficaz com membros da equipe, stakeholders e outras áreas da empresa. • Garantir a comunicação clara entre as definições de arquitetura e componentes de software, evolução e a qualidade dos desenvolvimentos da equipe; • Jira / Metodologias Ágeis: Conhecer as metodologias ágeis, seus ritos e proficiência com a ferramenta Jira.

🎯 Requisitos

• Google Cloud Platform (GCP): Profundo conhecimento em modelagem de dados, otimização de consultas, particionamento, clustering, carga de dados (streaming e batch), segurança e governança de dados. • Cloud Storage: Experiência em gerenciamento de buckets, classes de armazenamento, políticas de ciclo de vida, controle de acesso (IAM) e segurança de dados. • Dataproc: Habilidade em provisionamento, configuração e gerenciamento de clusters Spark/Hadoop, otimização de jobs, e integração com outros serviços GCP. • Dataflow/Composer/DBT: Conhecimento em ferramentas de orquestração e processamento de dados para pipelines ELT/ETL. • Conhecimento comprovado no mínimo 4 anos em GCP; • Conhecimento comprovado no mínimo 4 anos em DBT; • Conhecimento comprovado no minimo 3 anos em Pyspark; • Conhecimento comprovado em GitFlow; • Cloud IAM (Identity and Access Management): Implementação de políticas de segurança e controle de acesso granular. • VPC, Networking e Security: Entendimento de redes, sub-redes, regras de firewall e melhores práticas de segurança na nuvem. • Linguagens de Programação: Python e PySpark. Essencial para scripts de automação, desenvolvimento de pipelines de dados e integração com APIs GCP. • SQL (avançado): Para BigQuery, DBT e transformações de dados. • Shell Scripting: Para automação de tarefas. • Controle de Versão: Git/GitHub/Bitbucket.

🏖️ Benefícios

• 🏥 Convênio Médico Porto Seguro • 🦷 Convênio Odontológico Porto Seguro • 💰 Participação nos Lucros e Resultados (PLR) • 👶 Auxílio Creche • 🍽️ Vale Alimentação e Refeição Alelo • 💻 Auxílio Home Office • 📚 Parcerias com Instituições de Ensino • 🚀 Incentivo para Certificações, inclusive em Cloud • 🎁 Pontos Livelo • 🏋️‍♂️ TotalPass • 🧘‍♂️Mindself