Engenheiro de Dados Sênior

Principais responsabilidades Assumir gradualmente a governança técnica do Data Warehouse (DW), atualmente operado por fornecedor externo, mapeando a estrutura existente, dependências e plano de transição para autonomia interna; Projetar e implementar modelagem de dados, incluindo criação e alteração de tabelas, views e procedures; Construir, manter e otimizar pipelines de ETL/ELT, consolidando dados provenientes de diferentes sistemas e fontes da operação; Atuar na otimização de queries, buscando melhorar a performance e a eficiência das consultas realizadas pelas áreas de negócio e pelos sistemas; Estabelecer boas práticas de qualidade, versionamento e documentação de dados, alinhadas ao pilar de Governança e Compliance em estruturação; Avaliar e propor, em conjunto com o Gerente de Tecnologia, o plano de redução da dependência do fornecedor atual, considerando ações de curto, médio e longo prazo; Liderar o projeto de migração do ambiente de Data Warehouse para uma nova estrutura; Contribuir, no médio prazo, para a unificação da gestão dos bancos de dados de desenvolvimento hospedados em ambiente de nuvemRequisitos obrigatórios Experiência sólida em modelagem de dados e SQL avançado, incluindo DDL, DML, procedures, views e otimização de queries; Experiência prática na construção e manutenção de pipelines de ETL/ELT; Vivência em ambientes de Data Warehouse, incluindo arquitetura, modelagem dimensional e cargas de dados; Boa comunicação com áreas técnicas e de negócio; Capacidade de traduzir necessidades analíticas e de negócio em soluções de dados.

Diferenciais desejáveis Formação superior completa ou em andamento em Tecnologia, Ciência da Computação, Ciência de Dados ou áreas correlatas; Conhecimento em Power BI, incluindo modelagem de dados e DAX; Familiaridade com conceitos de Governança de Dados, como qualidade, catalogação e controle de acesso; Conhecimentos em Segurança da Informação aplicada a dados, incluindo controle de acesso e mascaramento de dados sensíveis; Interesse ou experiência inicial com dados aplicados à Inteligência Artificial, incluindo preparação de dados para modelos preditivos, generativos e agentes de IA; Vivência nos segmentos de logística, transporte ou distribuição de combustíveis será considerada um diferencial.