Graduação em áreas como Engenharia de Dados, Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Matemática, Estatística ou áreas afins.CONHECIMENTOS E EXPERIÊNCIA:Processamento: Spark, Hadoop, Kafka, Flink, etc.;Armazenamento: Bancos relacionais, NoSQL, Data Lakes, Lake Houses, e Data Warehouses;Análise de dados: Python, R, Tableau, Power BI e QuickSight, etc.;Machine learning: TensorFlow, scikit-learn, Apache Spark MLlib, H2O, etc.;Cloud computing: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), etc.;Outras tecnologias: Microsoft Fabric, Docker, Kubernetes, Apache Airflow, Git, etc.DIFERENCIAL:Certificado Google Cloud Certified Professional Data Engineer;Certificado AWS Certified Solutions Architect;Certificado Microsoft Azure Data Engineer Expert;Certificado Cloudera Certified Associate Data Engineer;Certificado Hortonworks Certified Administrator Hadoop;Certificado Data Science Council of America (DASCA)Gerir a estratégia de engenharia de dados da empresa;Arquitetar e implementar soluções de dados complexas;Ser Liderança e inspiração técnica da equipe de engenharia de dados;Representar a equipe de dados em fóruns internos e externos;Acompanhar as tendências do mercado e identificar oportunidades de inovação;Desenvolvimento e Gestão de Ambientes de Dados e Capacidades;Desenvolvimento e Gestão da Distribuição de Dados (Barramentos, APIs, Sandbox, etc.);Gerir e garantir a eficiência da orquestração dos Pipelines de Dados;Gerir Mudanças