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PT
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São Paulo, SP, Brasil
Remoto
(Qualquer lugar)
Faixa de Remuneração
Não informada
Nível de Experiência
Pleno
Requisitos
Tarefas e Responsabilidades
Show originalEstamos em busca de um(a) profissional com forte conhecimento em dados para atuar na construção e manutenção de pipelines, modelagem de dados e desenvolvimento de dashboards e relatórios utilizando o ecossistema Microsoft, com foco em Microsoft Fabric e Power BI.
Adicionalmente, essa pessoa deverá possuir conhecimentos básicos de administração de banco de dados (DBA), apoiando em atividades de otimização e manutenção de ambientes SQL.
Embora a função inclua atividades de banco de dados, o foco principal da posição é engenharia de dados e BI. As responsabilidades de DBA representam uma parcela menor do escopo.
Principais responsabilidades
• Desenvolver e manter pipelines de dados (ETL/ELT) no Microsoft Fabric
• Trabalhar com Dataflows, Notebooks e Lakehouse/Warehouse
• Modelar dados para consumo analítico (star schema)
• Criar e manter dashboards e relatórios no Power BI
• Desenvolver métricas e KPIs
• Integrar diferentes fontes de dados (APIs, bancos SQL, arquivos)
• Otimizar performance de queries e modelos
(DBA – atuação secundária):
• Criar e otimizar índices em bancos SQL
• Apoiar na manutenção básica de bancos de dados
• Monitorar performance e sugerir melhorias simples
• Apoiar troubleshooting de queries lentas
Requisitos obrigatórios
• Experiência com Microsoft Fabric (ou equivalente como Azure Synapse)
• Experiência em engenharia de dados
• Domínio de Power BI (DAX, modelagem e visualização)
• Conhecimento avançado de SQL
• Experiência com construção de pipelines de dados
• Conhecimento em modelagem de dados analíticos
+ Conhecimentos básicos/intermediários de DBA:
• Criação e uso de índices
• Noções de performance tuning em SQL
• Noções de manutenção de banco (queries, locks, etc.)
Diferenciais:
• Experiência com Azure (Data Factory, Data Lake, Synapse)
• Conhecimento em Python ou Spark
• Experiência com Power BI Service
• Conhecimento em governança de dados
• Experiência com grandes volumes de dados
Perfil desejado
• Perfil analítico e estruturado
• Boa comunicação com áreas de negócio
• Proatividade e autonomia
• Capacidade de resolver problemas de ponta a ponta
• Atenção a performance e qualidade de dados
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