Engenheiro de Dados

Projetar, implementar e manter modelos de dados voltados para informações de clientes, garantindo integridade, governança e escalabilidade. Desenvolver e otimizar consultas SQL para extração, transformação e análise de dados. Construir e gerenciar pipelines de dados em ambientes de nuvem (preferencialmente Google Cloud Platform). Integrar modelos de dados de clientes provenientes de diferentes sistemas, assegurando consistência e qualidade das informações. Colaborar com equipes multidisciplinares para entender requisitos de negócio e transformar necessidades em soluções de dados robustas. Garantir a segurança, qualidade e compliance dos dados em todos os processos. Documentar processos, modelos e fluxos de dados. Atuar na integração de dados provenientes de diferentes fontes e sistemas.Experiência comprovada mínima de 3 anos em modelagem de dados de clientes. Experiência em engenharia de dados, com foco em modelos de dados de clientes. Domínio de SQL e construção de consultas complexas. Experiência prática em ambientes de nuvem, preferencialmente Google Cloud Platform (GCP). Experiência comprovada com GCP BigQuery. Experiência em integração de dados entre diferentes sistemas. Conhecimento em integração de dados, ETL e ferramentas de governança. Inglês avançado, com capacidade de comunicação autônoma com falantes nativos. Espanhol avançado para conversação, com capacidade de comunicação autônoma com falantes nativos. Destacada capacidade de trabalhar em equipe, resiliência, boa comunicação e perfil colaborativo. Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.

Diferenciais: Experiência com SAP (ECC, S4/HANA) Experiência com DevOps e práticas de CI/CD. Certificações em Google Cloud Platform. Conhecimento em Python ou outras linguagens de programação para manipulação de dados. Experiência com a ferramenta de master data management Reltio

Formação em Tecnologia da Informação ou em áreas correlatadas; Local de trabalho: Híbrido (parte presencial em SP na Bayer) - por volta de 1x / semana no escritório, salvo algum workshop mais extenso.