Data engineer spec iiicountry: brazil what you will be doing atividades: liderança técnica referente ao ecossistema data & analytics implementação end-To-End de aplicação analítica orientar/ensinar as áreas de negócio na utilização das tecnologias do ecossistema data & analytics comunicação do andamento dos projetos e da área com todos os níveis da organização acompanhamento da saúde tecnológica da aplicação, buscando a eficiência e continuidade de negócio. Implementação de guias de uso, monitoramento reativo e proativo através de indicadores comunicação com os órgãos/fóruns regulatórios e grupos de trabalho comunicação com outros times de tecnologia do banco e fornecedores das tecnologias comunicação com outras instituições financeiras para troca de experiência utilização da metodologia do banco, atentando-Se aos processos e seguindo os procedimentos de forma plena, cumprindo as normas e adequando-Se aos controles internos e externos, utilizando ferramental apropriado vivência em metodologias ágeis. Requisitos imprescindíveis: organização e disciplina, com capacidade de organizar as próprias atividades capacidade de propor, comunicar e mensurar indicadores e propor melhorias boa comunicação e ser um bom ouvinte adequando-Se a cada interlocutor bom relacionamento interpessoal para tratamento com outras áreas do banco capacidade de negociação experiência em linux, ambiente openshift e devops experiência prática na implementação de sistemas utilizando spark streaming e batch experiência em integração de sistemas, monitoramento e segurança experiência em fluxos de dados streaming e arquitetura fast vivência em:sql, oracle/exadatacloud, preferencialmente azuredesenho e construção de etls para dados em batch ou streammodelagem de dados (relacional, multidimensional e grafos)transformações de dados com processamento distribuído e paralelo ou grandes volumes com uso de databricks ou outra distribuição do sparkvirtualização e plataformas de self-Service para bi/analytics com low-Codeshell script, python, scala, java ou sas experiência:conteinerização, (kubernets, openshift, etc.)devops, dataops e mlopssre, devsecopsframework kedroorquestração de pipelines (jenkins, airflow, data factory) e monitoramentolinux requisitos desejáveis: conhecimentos em scala ou python conhecimentos em fluxos de dados streaming e arquitetura fast conhecimento micros serviços conhecimento em machine learning inglês ou espanhol certificações cloud (databricks engineering, databricks analytics, microsoft az900, dp900 e ai900) #li-Hybrid.
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