Engenheiro de Dados Snowflake Sênior - Remoto (Com inglês)

O Engenheiro de Dados Snowflake Sênior na Capco tem a responsabilidade de construir e otimizar pipelines de dados, além de implementar e manter arquiteturas de dados robustas. Você fornecerá suporte técnico em tecnologias de Data Warehouse, desenvolverá visualizações e relatórios, e trabalhará em colaboração com equipes de projeto para elevar a qualidade dos dados utilizados em nossas decisões de negócio.

Para se candidatar ao cargo de Engenheiro de Dados Snowflake Sênior na Capco, você deve ter experiência comprovada com Snowflake, gerenciamento de dados e programação em linguagens como JavaScript e Python. Além disso, um diploma em TI ou áreas relacionadas e fluência em inglês são requisitos essenciais.

O Engenheiro de Dados Snowflake Sênior contribui para soluções de dados na Capco desenvolvendo e aprimorando relatórios, modelos de dados e integração de dados. Sua expertise em tecnologias de Data Warehouse é fundamental para garantir que as soluções mantidas sejam não apenas escaláveis, mas também alinhadas às necessidades de negócios e segurança.

Diseñador Data Snowflake Sênior na Capco usará uma variedade de tecnologias, incluindo Snowflake, Microsoft SQL, Azure e ferramentas de visualização como Power BI. Você também irá trabalhar com Python e APIs, além de realizar atividades de ETL (Extração, Transformação e Carga) que são cruciais para os projetos de dados.

Trabalhar como Engenheiro de Dados Snowflake Sênior na Capco oferece a oportunidade de participar de um ambiente inclusivo e diversificado, além de oportunidades de crescimento profissional. Você terá a chance de trabalhar com tecnologias de ponta e em projetos desafiadores, além de ser parte de uma equipe que valoriza a criatividade e o desenvolvimento pessoal.

Ao responder essa pergunta, destaque suas experiências com ferramentas específicas de Data Warehouse e tecnologias como Snowflake, Microsoft SQL e ferramentas de ETL. Compartilhe exemplos de projetos em que essas ferramentas foram essenciais para atingir os resultados desejados.

Ao abordar essa questão, mencione suas estratégias para monitorar e depurar pipelines, enfatizando a importância do rastreamento de logs e testes de validação. Exponha uma situação em que você solucionou problemas complexos e como sua abordagem levou a melhorias na performance dos dados.

Fale sobre seu processo de entender os requisitos de negócios, realizar a modelagem lógica, e implementar o modelo físico. É importante compartilhar exemplos de como suas decisões de modelagem impactaram a eficiência e a escalabilidade de soluções em projetos anteriores.

Discuta suas práticas recomendadas de segurança, como o uso de autenticação e controle de acesso, assim como sua experiência com aspectos de segurança relacionados a soluções de Data Warehouse. Observações sobre manutenções de segurança e auditorias podem enriquecer sua resposta.

Escolha uma situação específica que demonstre sua habilidade de resolver problemas sob pressão. Descreva o desafio, sua abordagem e os resultados finais, mostrando como suas habilidades contribuíram para o sucesso do projeto.

Fale sobre a importância da colaboração, como você comunica suas ideias e obtém feedback. Certifique-se de incluir exemplos de como suas interações em equipe levaram a resultados positivos e sinergia no projeto.

Discuta elementos como clareza, acessibilidade e visualização eficaz. Dê exemplos de quando seus métodos de apresentação de dados foram bem utilizados para impactar decisões de negócios importantes.

Compartilhe suas práticas para se manter informado sobre novas tecnologias e tendências, como participar de cursos, webinars e grupos de discussão. Mostrar sua disposição para o aprendizado contínuo pode demonstrar proatividade.

Explique seu método para entender as necessidades do negócio e como você trabalha com as partes interessadas para definir e documentar os requisitos de dados, assegurando a entrega de soluções que atendam às expectativas do projeto.

Mencione práticas como modelagem de dados adequada, uso de tecnologias de ETL eficientes, e garantir a escalabilidade e segurança desde o início. Fale sobre como você aplica essas práticas na construção de soluções de dados que atendem aos requisitos do negócio.