Engenharia de Analytics

Descrição da Vaga

Essa é uma excelente oportunidade para quem ama mexer com dados! Trata-se de uma vaga na área de engenharia de analytics, em que a missão principal será a criação do Data Lakehouse da área Digital. Mas o que é isso? Bem, basicamente é uma infraestrutura que permite gerenciar grandes volumes de dados e transformá-los em informações valiosas e insights para a empresa.

Para assumir essa posição, é preciso ter habilidade para desenvolver pipelines de ingestão e transformação de dados na nuvem GCP, utilizando tecnologias como BigQuery e Airflow, que ajudam a organizar e processar dados. Além disso, vai integrar dados de diversas fontes externas - imagine um pequeno exército de dados migrando para um só lugar!

Um conhecimento avançado em Python e SQL é necessário, e o profissional precisa saber otimizar códigos e compreender métricas de desempenho. Outra responsabilidade envolve a segurança dos dados: será necessário configurar permissões e políticas de acesso, sempre de olho nas normas de compliance como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) e a GDPR (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados).

E tem mais! O trabalho também envolve configurar monitoramento para serviços e pipelines, além de lidar com logs, para que nada passe despercebido e tudo funcione de maneira tranquila. Isso vai requerer uma boa comunicação, pois será preciso dialogar até mesmo com públicos não técnicos.

Algumas coisas são diferenciais mas não obrigatórias, como ter experiência com modelos de Machine Learning e IA, certificação GCP e habilidade em criar relatórios no Power BI. Se você gosta de desafios e tem esse perfil, essa vaga é um prato cheio!

Dicas de Aplicação

Para se aplicar a essa vaga de engenharia de analytics, é essencial focar nas suas habilidades técnicas. Certifique-se de que seu currículo destaca claramente sua experiência com ferramentas de gestão de dados, como o ambiente GCP, SQL e Python. Esses detalhes farão a diferença.

Não deixe de incluir também qualquer experiência anterior com projetos de BI e processamento de dados. Se já trabalhou otimizando pipelines ou gerenciando integrações complexas, relate isso de forma clara.

Se você tem diferenciais como certificações relevantes ou experiência com IA e ML, inclua essas informações de forma destacada. Muitas vezes, essas habilidades adicionais podem ser um divisor de águas.

Por fim, não se esqueça da importância das soft skills. Mencione sua habilidade em comunicar conceitos complexos para públicos diversos e sua capacidade em trabalhar em equipe, já que esses pontos são supervalorizados.

Dicas para Entrevista

Ao se preparar para a entrevista, revise os princípios básicos e avançados de SQL e Python, pois você pode ser solicitado a resolver problemas práticos ou discutir seu raciocínio técnico. È importante estar afiado.

Espere discutir detalhes sobre como você abordaria a criação e otimização de pipelines de ETL em um ambiente na nuvem. Considere histórias de suas experiências passadas para apoiar suas respostas.

Outra área de possível discussão é a integração de dados de múltiplas fontes. Pense em exemplos específicos onde você teve sucesso ao lidar com isso e esteja preparado para explicar seu processo.

Prepare-se para perguntas sobre como lidar com a segurança de dados e o compliance, e demonstre seu entendimento sobre LGPD e GDPR. Mostrar conhecimento nessas áreas pode evidenciar sua atenção aos detalhes e responsabilidade profissional.