Descrição e Responsabilidades:
Horário: De segunda à sexta, das 8h às 18h com 2h de almoço
Nível: Profissional
Regime de contratação: Prestador de Serviços - PJ
Graduação completa em curso de nível superior em Tecnologia da Informação, ou formação em outra área com pós-graduação em Tecnologia.
Experiência mínima de 08 anos como analista de dados, administrador de banco de dados, engenheiro de dados, DBA ou analitycs/big data.
Requisitos:
Requisitos Obrigatórios:
Experiência prática e comprovada em migração de dados entre SGBDs distintos (não apenas exportação/importação simples — inclui tratamento de divergências de schema, tipos de dados e regras de negócio).
Domínio de Microsoft SQL Server (T-SQL, modelagem, performance) e PostgreSQL.
Experiência real na criação e manutenção de pipelines de ETL em produção.
Experiência com Apache Airflow para orquestração de pipelines de dados.
Capacidade de escrever e depurar scripts de carga e transformação de dados (SQL e/ou Python) com atenção a performance em grandes volumes.
Conhecimento sólido de técnicas de tratamento e sanitização de dados (deduplicação, normalização, tratamento de inconsistências e dados nulos/corrompidos).
Experiência com versionamento de código (Git) aplicado a scripts de dados/ETL.
Capacidade de atuar de forma autônoma como referência técnica da frente de dados dentro de uma squad ágil.
Requisitos Desejáveis:
Experiência com projetos de migração de sistemas legados para arquiteturas modernas, especialmente em contexto de setor público.
Conhecimento de modelagem de dados para consumo por soluções de IA/RAG (ex.: estruturação de dados de origem para indexação semântica).
Familiaridade com ferramentas de Big Data (Apache Spark) para cenários de alto volume, caso a migração exija processamento distribuído.
Conhecimento básico de bancos NoSQL (Redis, Elasticsearch) caso o sistema venha a utilizá-los para cache ou busca.
Habilidades Comportamentais:
Migração de dados entre SGBDs distintos (schema, tipos de dados, regras de negócio)
Microsoft SQL Server (T-SQL, modelagem, performance)
PostgreSQL
Construção e manutenção de pipelines de ETL
Apache Airflow para orquestração de pipelines
Scripts de carga e transformação de dados (SQL e/ou Python)
Tratamento e sanitização de dados (deduplicação, normalização, inconsistências)
Benefícios:
Benefícios internos