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PT
Híbrido
São Paulo, SP, Brasil
Faixa de Remuneração
Não informada
Nível de Experiência
Sênior
Requisitos
Conhecimentos Desejáveis
Tarefas e Responsabilidades
Estamos em busca de um Especialista em Qualidade de Dados (Master Data) para atuar em um ambiente multinacional complexo, sendo o elo estratégico entre a Governança de Dados e a excelência operacional do nosso projeto Digital Core. Você será responsável por traduzir requisitos de negócio em regras técnicas, liderar iniciativas de limpeza de dados e garantir a integridade dos nossos ativos de informação.
Responsabilidades Principais
- Governança e Tradução: Traduzir padrões de governança em regras de Qualidade de Dados (DQ), cuidando desde os requisitos de negócio até o treinamento e rollout.
- Análise e Limpeza: Realizar análises detalhadas para identificar tendências que acionem atividades de limpeza de dados (data cleansing) em larga escala.
- Gestão de Stakeholders: Colaborar e influenciar Data Champions, Stewards e líderes globais para garantir a adesão às regras de DQ.
- Interface Técnica: Fornecer especificações para o time de DQ DevOps e gerenciar entregas via processo AGILE (JIRA).
- Solução de Problemas: Realizar análise de causa raiz em problemas de Master Data e gerenciar conflitos entre requisitos de projeto e padrões globais.
- Validação: Executar casos de teste e validar resultados de rotinas de limpeza em massa.
Requisitos
- Formação: Graduação em TI ou experiência equivalente.
- Experiência: Sólida trajetória em Master Data Management (MDM) e Análise de Dados em ambientes corporativos multinacionais.
- Técnica: Conhecimento prático em SAP ECC e MS SQL.
- Ferramentas: Experiência com SAP Information Steward e SAP Data Services (ou ferramentas similares de ETL/DQ).
- Modelagem: Bom entendimento de Modelos de Dados.
- Soft Skills: Excelentes habilidades de comunicação escrita e oral (inglês indispensável para o ambiente global) e capacidade de engajar o negócio em atividades técnicas.
Diferenciais (Nice to Have)
- Experiência na indústria de bens de consumo (FMCG).
- Conhecimentos em Python, Datalake ou Databricks.
- Noções de soluções de Machine Learning.
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