Vaga de Profissional de Engenharia de Dados e Power BI

A primeira coisa que você precisa saber é que aqui você não vai cair na rotina. A Radix desenvolve soluções para empresas de diferentes setores e indústrias. Cada projeto tem suas tecnologias, soluções e prazos e você terá oportunidade de atuar e experimentar diferentes desafios. Além da nossa atuação pelo Brasil, com escritório no Rio de janeiro, São Paulo e Belo Horizonte, temos também filiais nos Estados Unidos, fazendo com que a Radix se consolide cada vez mais como uma empresa global . Quer fazer parte dessa história e transformar ideias e sonhos em realidade? Informações adicionais: Buscamos pessoas que queiram somar e fazer parte de um ecossistema que leva inovação, tecnologia e soluções para os mais diversos segmentos do mercado. Por aqui, os desafios são constantes e você não vai cair na rotina. Como Profissional de Engenharia de Dados você precisa: · Ter visão analítica de escopo, dado o objetivo de um projeto de dados e, eventualmente, ajudar em sua definição; · Auxiliar na ideação da solução de dados; · Ser capaz de entender arquiteturas de referência e manter sua integridade conceitual ao longo do desenvolvimento da aplicação de dados. Atuação com plataformas de BI Capacidade analítica, bom entendimento de negócio; Conhecimento de Banco de Dados Conhecimento de Ferramentas de ETL Boa comunicação Trabalhar em equipe Empatia - Colocar-se no lugar do outro e tratar todos com respeito e educação Colaboração · Ferramentes de Monitoramento e visualização (Prometheus, Grafana, etc.) · Domínio de Power BI é um diferencial, inclusive utilização e M e DAX. · Formação em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Eng. de Computação e afins. Domínio da ferramenta Power BI; Será diferencial caso o profissional apresente conhecimentos em R e Python; Perfil criativo, pró-ativo e comunicativo · Conhecimento de conceitos de Big Data · Conhecimento de Ambiente Azure · Conhecimento em metodologia Ágil Experiência de pelo menos 1 ano em linguagens de programação estatísticas (python ou R) e as principais bibliotecas de machine learning. Se Python: pandas, scikitlearn, numpy. Experiência em análise, limpeza e processamento de dados de dados ruidosos. Experiência na criação de modelos supervisionados (regressão e classificação) e não-supervisionados (clsuterização e agrupamentos) para problemas reais. Estar cursando mestrado na área de Machine Learning é um diferencial. · Python · Airflow · Apache Spark · Linguagem SQL · Docker (utilização de containers e criação de imagens customizadas) · Kubernetes (AKS) · Azure Data Lake · Ferramentas de CI/CD · Ferramentes de Monitoramento e visualização (Prometheus, Grafana, etc.) · Domínio de Power BI é um diferencial, inclusive utilização e M e DAX. · Formação em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Eng. de Computação e afins.