Pessoa Analista de Engenharia de TI Pleno
Engenharia de Dados AWS.
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Descricao da vaga
Vem ser Ituber & vem fazer Itaú
O Itaú é a marca mais valiosa do Brasil, a melhor empresa para trabalhar segundo o Great Place to Work e o maior banco da América Latina. Nós impactamos diariamente mais de 98 milhões de clientes em 18 países.
Somos feitos de pessoas e acreditamos que ter um quadro com pluralidade de origens, culturas, crenças, experiências, raças, deficiências, gêneros, orientações afetivo-sexuais e gerações ampliam as perspectivas e contribuem para um clima de respeito e valorização das diferenças. Não queremos você apenas por achar que tem a nossa cara. Queremos ter um pouco da sua também!
Responsabilidades e atribuicoes
Estamos em busca de uma pessoa Analista de Engenharia de TI Pleno para atuar na Comunidade de Operações Finanças, contribuindo para a evolução da camada de recepção e processamento de dados de varejo. A posição terá papel fundamental na construção e sustentação de soluções que viabilizem a captura, integração, consumo e democratização de dados financeiros, apoiando as áreas de Finanças e Riscos na tomada de decisão por meio de dados confiáveis, escaláveis e de alta qualidade.
No seu dia a dia você irá:- Construir e evoluir pipelines de dados escaláveis e resilientes.
- Desenvolver processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados.
- Atuar na modelagem de dados para ambientes analíticos e operacionais.
- Garantir a qualidade, governança e observabilidade dos dados.
- Realizar integrações entre diferentes fontes e plataformas de dados.
- Otimizar performance de processos e consultas de dados.
- Automatizar rotinas e processos de engenharia de dados.
- Apoiar iniciativas de democratização de dados e Data Mesh.
- Contribuir com soluções utilizando Inteligência Artificial aplicada a dados.
- Trabalhar em conjunto com áreas de negócio, Finanças e Riscos para entendimento e atendimento das demandas.
Requisitos
- Python e SQL;
- Apache Spark;
- ETL/ELT e integração de dados;
- AWS (Glue, EMR, Athena, Kinesis e QuickSight);
- Apache Kafka;
- Modelagem e arquitetura de dados;
- Conceitos de Data Mesh;
- Boas práticas de Engenharia de Dados.
- Experiência em ambientes de dados voltados para Finanças, Riscos ou Varejo.
- Vivência com governança e qualidade de dados.
- Experiência com Inteligência Artificial e Machine Learning aplicados a dados.
- Certificações AWS ou relacionadas à área de Dados.
