Requisitos: experiência prática com pipelines de dados em python (etl, preparação de dados, engenharia de recursos) conhecimento prático de scripts de shell a familiaridade com plataformas adicionais é uma vantagem: plataformas orientadas para estatísticas (sas, ssps, ...) plataformas etl (data stage, powercenter) paradigmas de modelagem de dados não relacionais (gráfico, documento, valor-Chave, coluna) big data e plataformas de nuvem (azure, aws, gcp) atividades: capacidade de projetar, desenvolver, testar, instalar / implementar, modificar e manter soluções de business intelligence e data warehousing. Principais atividades e experiência em processos: consultoria de dados e análise modelagem de dados: modelagem de banco de dados multidimensional e relacional traduzir desafios e requisitos de negócios em percepções. experiência em escrever e desenvolver processos etl ad-Hoc e de nível de produção proficiente em sql (pl-Sql, t-Sql)
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