[AGU] Administrador de Dados Sênior

Estamos em busca de um Administrador de Dados Sênior experiente para integrar nossa equipe de Administração de dados na Advocacia Geral da União - AGU. O candidato deve ter profundo conhecimento em Administração de dados, garantindo a integridade, segurança e desempenho eficiente dos dados. Se você é apaixonado por manter ambientes de dados robustos e escaláveis, esta é uma oportunidade para contribuir significativamente para a gestão de dados da nossa organização. 

 

Requisitos e qualificações:

 

• Graduação ou pós-graduação na área de T.I.;
• Conhecimento em modelagem de dados banco relacional e não relacional;
• Experiência em ambientes de alta criticidade;
• Sólidos conhecimentos em construir (DDL, DML, DQL, DTL e DCL) em Bancos de Dados nas Linguagens SQL ANSI e PL/SQL. Utilização avançada;
• Experiência em manutenção/criação de Views, Stored Procedures e Triggers;
• Experiência na construção de rotinas de sanitização e tratamento de qualidade de dados;
• Implementação e Manutenção: Experiência prática em análise e tunning de queries;
• Experiência com banco de dados Oracle, MySql, Sql Server e PostgreSQL
• Experiência com a cultura de DevOps;
• Experiência em utilização da ferramenta Power Designer;
• Conhecimento em modelagem OLAP e governança de dados;
• Conhecimentos em ferramentas ETL (Pentaho Oracle Data Integrator, Azure Data Factory, Talend, Apache Airflow, AWS Glue, Databricks) são um diferencial;
• Conhecimento em Big Data, Hadoop e/ou Google Big Query são um diferencial;
  Metodologia Ágil será um diferencial.

 

Responsabilidades:

 

• Criar e manter padrões e políticas para banco de dados, gerenciar disponibilidade e performance;
• Apoiar na elaboração e manutenção de vocabulário e glossário corporativo de dados, metodologia de gestão e governança de dados;
• Construir e avaliar e executar scripts de atualização de dados de forma performática;
• Garantir as melhores práticas em relação à modelagem e persistência de dados;
• Garantir a integração dos dados para possibilitar o cruzamento de informações e acompanhamento de métricas;
• Garantir que as políticas de segurança estão sendo aplicadas na camada de acesso aos dados;
• Implementar e gerenciar Data Warehouses complexos, com a criação de pipeline de dados.  

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