Resumo Tech Jobs
Vaga Sênior remota na Grupo Easy, contrato CLT, com foco em AWS, SQL e Dados.
O que pedem
- Pipelines de Dados (Dataflow): Desenvolvimento de fluxos de ETL/ELT para extração de dados do Oracle e SQL Server, com transformação e carga…
Sobre a oportunidade
- Local de atuação: 100% remoto Contratação: PJ ou Cooperado Tempo de Projeto: 12 meses Engenheiro(a) de Dados Sênior, com sólida experiência em Google Cloud Platform (GCP), para atuar no desenvolvimento e na sustentação de soluções de engenharia de dados, construindo pipelines escaláveis, confiáveis e eficientes para processamento e disponibilização de dados. 📍Principais responsabilidades: • Engenharia de Dados na GCP: Projetar, desenvolver, orquestrar e otimizar pipelines de dados (batch e streaming) utilizando as principais ferramentas do ecossistema Google Cloud (BigQuery, Dataflow, Dataproc e Pub/Sub). • Integração Multicloud e Híbrida: Conectar e integrar dados de ambientes diversos, incluindo Oracle (OCI), SQL Server (on-premises) e AWS (S3). • Qualidade e Eficiência: Garantir a qualidade, governança e monitoramento dos dados, otimizando custos e escalabilidade. • Colaboração Estratégica: Estruturar e preparar dados para apoiar os times de Ciência e Análise de Dados. 📍Requisitos técnicos • Pipelines de Dados (Dataflow): Desenvolvimento de fluxos de ETL/ELT para extração de dados do Oracle e SQL Server, com transformação e carga automatizada no BigQuery. • Arquitetura de Dados (BigQuery): Estruturação e organização de modelos analíticos divididos em quatro camadas de maturidade: Raw, Bronze, Silver e Gold. • Orquestração de Fluxos (Cloud Composer): Implementação e agendamento dos pipelines com execução ordenada, monitoramento ativo e tratamento automatizado de falhas. • Governança e Documentação: Catálogo completo de tabelas, metadados e ativos de dados utilizando as ferramentas Dataplex e/ou Data Catalog. 📍Entregas esperadas. • Desenvolvimento de pipelines no Dataflow para extração de dados de Oracle e SQL Server, transformação e carga no BigQuery. • Estruturação de modelos analíticos no BigQuery, organizados em camadas Raw, Bronze, Silver e Gold. • Implementação de orquestrações no Cloud Composer, com execução ordenada, monitoramento e tratamento de falhas. • Documentação de tabelas, metadados e ativos de dados utilizando Dataplex e/ou Data Catalog. 📍Diferenciais Experiência ou conhecimento em sistemas de informação hospitalar e de saúde, especialmente: PEP / EMR / EHR
- RIS (Radiology Information System)
- LIS (Laboratory Information System)
- sistemas de agendamento e regulação.