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Resumo da Vaga: Buscamos um profissional apaixonado por transformar dados brutos em inteligência de negócio para otimizar processos de ETL e garantir performance. Principais Destaques: 1. Autonomia para evoluir modelos de dados e otimizar processos de ETL. 2. Participar de Code Reviews e decisões de roadmap técnico. 3. Trabalhar com uma stack tecnológica moderna e inovadora. Estamos em busca de uma pessoa apaixonada por transformar dados brutos em inteligência de negócio para integrar o time da **Wise Sales** ! Se você domina a tríade Python, SQL e Power BI, e tem experiência em construir pipelines escaláveis na AWS, essa vaga é para você: Aqui, você terá autonomia para evoluir modelos de dados, otimizar processos de ETL e garantir que nossa camada analítica seja referência em performance e segurança: * Engenharia \& Modelagem: Evoluir modelos de dados no PostgreSQL e implementar camadas analíticas com foco em performance e manutenibilidade; * Pipelines de ETL: Otimizar módulos de ingestão e transformação, garantindo a observabilidade e o tratamento de erros em fluxos críticos; * Power BI Estratégico: Criar modelos semânticos complexos, implementar lógicas em DAX e garantir a governança (RLS e versionamento); * Infraestrutura Cloud: Manter e evoluir workers na AWS, contribuindo com deploys em ambientes de staging e produção; * Cultura de Time: Participar de Code Reviews e decisões de roadmap técnico junto à liderança. Nossa Stack: * Linguagem/Ferramentas: Python, Jupyter, Git; * Dados: PostgreSQL, MongoDB; * BI: Power BI (DAX, Modelagem Tabular); * Cloud \& Deploy: AWS (Lambda, SQS, S3\), Serverless Framework; * Inovação: OpenAI API para enriquecimento de dados. Requisitos: * Python: Domínio para manipulação de dados e código modular; * SQL (PostgreSQL): Experiência avançada (Window functions, CTEs, otimização de índices e planos de execução); * ETL: Experiência com Jupyter para execução programática de notebooks; * Power BI: Modelagem tabular, DAX avançado e políticas de RLS; * Cloud: Experiência prática com arquitetura serverless (AWS, Azure ou GCP); * Versionamento: Git (estratégias de branching e code review). Diferenciais que brilham aos nossos olhos: * Experiência com Serverless Framework (SAM ou CDK); * Vivência com MongoDB em ambientes de grande volume; * Uso de LLMs (OpenAI API) para enriquecimento de dados; * Conhecimento em algoritmos de Fuzzy Matching e Record Linkage. * Ferramentas de orquestração (Airflow, Prefect ou similares). Benefícios Vale refeição * ️ Assistência médica e odontológica: Bradesco Seguro de vida Bônus anual Gympass Jornada de trabalho remoto
