Pessoa Analista Engenheiro de Dados Sênior - FinData

Como Pessoa Analista Engenheiro de Dados Sênior na FinData da RD Station, você será responsável por liderar a estratégia de dados, transformando grandes quantidades de dados em datasets que otimizam a experiência do cliente. Suas atribuições incluem manter e melhorar soluções de dados existentes, garantir a eficiência nas cargas de dados e participar de projetos de alta complexidade.

A RD Station busca um candidato com graduação em áreas como TI ou Estatística e experiência relevante na função. É essencial ter conhecimento em desenvolvimento com Python e SQL, além de familiaridade com Clouds como AWS ou Google. Experiência com Big Data e integração entre equipes também será benéfica.

O ambiente de trabalho na RD Station é dinâmico e colaborativo. Valorizamos a inovação e a autonomia, incentivando nossos profissionais a proporem melhorias e a se desenvolverem continuamente. Também proporcionamos um foco forte no bem-estar de todos os colaboradores por meio de ações que promovem o autocuidado.

O Engenheiro de Dados Sênior na RD Station usa ferramentas e tecnologias como Python, SQL, e tem conhecimento em soluções de Big Data. O domínio em ambientes de Cloud como AWS ou Google, bem como experiências com HQL e Hadoop, são diferenciais que agregam valor a essa posição.

Na RD Station, a posição de Engenheiro de Dados Sênior oferece diversas oportunidades de crescimento. Você terá a chance de trabalhar em projetos desafiadores e melhorar suas habilidades técnicas, ao mesmo tempo em que contribui para o sucesso da empresa e de seus clientes.

É importante demonstrar seu conhecimento em identificar áreas de melhoria nas soluções existentes. Mencione como você analisa o desempenho atual, propõe alterações e implementa mudanças que trazem eficiência, utilizando exemplos de projetos anteriores.

Explique como a estratégia de dados deve alinhar-se com os objetivos de negócios. Discuta sua experiência de trabalhar em equipe, mostrando como você capacitou colegas a adotar uma abordagem data-driven e o impacto disso nos resultados da empresa.

Ao responder, enfatize sua abordagem na identificação do problema, as etapas que você tomou para solucioná-lo e os resultados da sua intervenção. Mostre sua capacidade de análise crítica e suas habilidades técnicas.

Descreva suas experiências práticas com plataformas de Cloud, como AWS ou Google. Explique como você as utilizou para gerenciar e processar grandes volumes de dados, e como isso contribuiu para o sucesso nas suas funções anteriores.

Fale sobre as melhores práticas de segurança de dados que você implementa e mencione sua compreensão de conformidade com regulamentos de privacidade, como LGPD. A confiança no gerenciamento de dados é essencial, e demonstrar isso pode ser um diferencial.

Discuta as métricas que você usa para avaliar o desempenho das cargas de dados, como tempo de execução, volumes de dados processados, e frequência de falhas. Explique como essas métricas ajudam a melhorar o fluxo de trabalho e a eficiência.

Compartilhe experiências onde você automatizou processos que asseguraram eficiência e reduziram erros. Fale sobre as ferramentas utilizadas e o impacto positivo que essas ações tiveram em sua equipe e operações.

Descreva seu processo para a extração de dados e atualização de data marts, incluindo como você garante que os dados sejam precisos e atualizados. Foco em comunicação com a equipe e testes de qualidade são essenciais.

Fale sobre exemplos reais, demonstrando sua habilidade em trabalhar com diferentes equipes, mediando conflitos e alinhando objetivos comuns. A colaboração e a comunicação são chaves para o sucesso.

Descreva sua experiência com tecnologias Hadoop, como Spark e Hive. Dê exemplos de como você aplicou essas tecnologias para resolver desafios específicos relacionados a grandes volumes de dados e a otimização de processos.