O que esperamos de você:
* Ensino Superior em Tecnologia, Dados, Ciência da Computação, Engenharias, Matemática, Estatística ou afins.
* Conhecimento Avançado: SQL (Google BigQuery), conhecimento da Google Cloud Platform, Python para dados (NumPy, Matplotlib, Pandas, Scikit-Learn, Plotly), Matemática, Estatística para análise de dados.
* Domínio de metodologia científica (CRISP-DM), conhecimento de modelagem dimensional (star schema, snow flake).
* Conhecimento Intermediário: APIs (ex. fast api), Versionamento de código (Git), ferramentas de orquestração (AirFlow), Modelos de Machine Learning (não supervisionados e supervisionados).
* Metodologias Ágeis - SCRUM (Jira).
* Inglês (desejável).
* Práticas de visualização de dados (técnicas de Storytelling via DataViz, ferramenta Qlik é um diferencial).
* Conhecimento Básico: Uso de LLMs, engenharia de prompt e via frameworks (ex. LangChain), práticas de DevOps (uso de Git Actions e conhecimentos dos princípios).
Como é o dia a dia:
* Transformar conjuntos de dados complexos em insights acionáveis para os times de negócio.
* Atuação no desenvolvimento e sustentação de produtos de dados, como: Tradução de desafios de negócio para soluções dados, coleta e transformação dos dados, realização de análises exploratórias, mensuração de resultados de forma contínua, deploy em ambiente produtivo, desenvolvimento de painéis de visualização para comunicação de resultados e sustentação da solução ao longo do seu ciclo de vida.
* Colocar em prática a governança de dados e práticas orientadas por Cibersegurança, Proteção de Dados e de FinOps (otimização de custos operacionais).
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