Ensino Superior em Análise de Sistemas, Processamento de Dados, Engenharia ou Administração de Empresas, com especialização ou MBA em áreas correlatas Ensino superior completo.Experiência em modelagem de dados conceitual, lógica e física, garantindo aderência aos requisitos de negócio e eficiência no armazenamento e análise.Atuação com bancos de dados relacionais, incluindo PostgreSQL, MySQL, Oracle e SQL Server, com domínio de SQL.Conhecimento em bancos de dados NoSQL, como MongoDB, Cassandra e Hadoop, para tratamento de dados não estruturados.Vivência no design e implementação de Data Warehouses e Data Lakes, com pipelines de dados baseados em ETL e ELT.Experiência com tecnologias de Big Data, incluindo Hadoop, Spark e Kafka.Atuação em ambientes de dados on-premise e em nuvem, utilizando AWS, Azure e GCP, bem como serviços como Amazon S3, Redshift, Google BigQuery e Azure Synapse.Capacidade de desenhar arquiteturas de dados complexas, escaláveis e tolerantes a falhas, suportando grandes volumes de dados e altas taxas de transações.Habilidade para otimização de custos e performance da infraestrutura de dados, garantindo eficiência operacional.Conhecimento aprofundado em segurança da informação aplicada a dados, incluindo governança, recuperação de desastres e continuidade de negócios.Experiência em integração de dados, com avaliação de riscos na construção de pipelines de entrada e saída entre sistemas.Conhecimento em linguagens de programação voltadas a dados, como Python, Java e Scala, para automação, integração e manipulação de dados.Vivência com ferramentas de modelagem e governança de dados, como Erwin Data Modeler, Erwin Data Intelligence Suite e Erwin DQ Labs.Experiência com ferramentas de visualização de dados, como Power BI e Tableau, para suporte à análise e apresentação de insights.Vivência com Databricks e soluções de Data Warehouse.Conhecimento em automação de processos e Infraestrutura como Código (IaC) aplicada a ambientes de dados.