Cientista de Dados – Sênior

Aqui somos #SangueLaranja!

Estamos há 17 anos no mercado, lado a lado com nossos clientes, proporcionando experiências transformadoras. Somos um ecossistema de tecnologia e inovação, com expansão global;

Além do Brasil estamos presentes na Europa e Reino Unido com escritórios em Portugal, Londres, Dubai e Holanda.

F de Formação: acreditamos na prática da cultura do compartilhamento, no senso de comunidade, e que o conhecimento tem o poder da transformação!

Possuímos iniciativas, e ações sociais, que promovem o desenvolvimento, como a comunidade tech Orange Juice, o Programa de Formação, nossa escola de liderança e diversas parcerias com ONGs e Edtechs.

Na FCamara todos são bem-vindos, para nós, Diversidade, Respeito e Ética, são elementos inegociáveis e fazem parte do nosso DNA.

E aí, está pronto para fazer parte de um time incrível e ser protagonista da própria história?

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Obrigatórios Apache Airflow

para orquestração de pipelines. PySpark

para processamento distribuído e manipulação de grandes volumes de dados. Python

aplicado a engenharia e ciência de dados. Pandas

e

Numpy

para manipulação e análise de dados. SQL

avançado para consultas, modelagem e otimização. Experiência com

AWS Cloud , incluindo: AWS Glue

(ETL/ELT) Amazon Redshift

(data warehouse) Consultas em dados armazenados no

Amazon S3 Experiência com modelagem dimensional (fatos, dimensões, modelo estrela). Vivência com pipelines de dados e boas práticas de governança.

Desejáveis Experiência no setor financeiro, especialmente em

operações ou produtos de crédito . Familiaridade com ferramentas de visualização (Power BI, Tableau, Looker). Conhecimento de versionamento (Git) e boas práticas de desenvolvimento. Noções de qualidade e catalogação de dados (Data Quality, Data Catalog). /n

Projetar, desenvolver e manter

modelos de dados analíticos , com foco em

modelagem dimensional (modelo estrela)

para suportar dashboards e análises das áreas de crédito. Construir e otimizar

pipelines de dados

utilizando ferramentas de orquestração e processamento distribuído. Desenvolver rotinas de ingestão, transformação e validação de dados em ambientes de data lake e data warehouse. Trabalhar em parceria com áreas de negócio, operações e tecnologia para entender necessidades e traduzir requisitos em estruturas de dados eficientes. Realizar análises exploratórias, identificar padrões e apoiar a tomada de decisão com insights baseados em dados. Documentar modelos, regras de transformação, dicionários de dados e fluxos de ingestão. Apoiar squads e stakeholders na construção de indicadores, métricas e visões analíticas. Monitorar performance das bases e propor melhorias contínuas em arquitetura, governança e qualidade dos dados.