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Data Engineer Specialist (Data Quality)

Nestle Operational Services Worldwide SA · São Paulo

Novo
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SQL Python Databricks Snowflake Great Expectations DBT Data Quality Frameworks Data Profiling Data Validation Data Cleansing Data Observability DataOps CI/CD Versionamento Automação de testes Data Catalog Data Lineage Metadata Management Data Stewardship Governança de Dados Data Products Data Domains

Descrição do cargo

Sobre a vaga

Estamos buscando um Data Engineer Specialist com foco em Data Quality para atuar na sede da Nestlé em São Paulo. O profissional se reportará ao Data Engineering Governance Manager e trabalhará em regime de teletrabalho, integrando a área de IT & Digital.

Principais responsabilidades

  • Definir padrões, frameworks e boas práticas de qualidade de dados para ambientes analíticos e operacionais.
  • Projetar, implementar e evoluir controles automatizados de qualidade ao longo do ciclo de vida dos produtos de dados.
  • Liderar iniciativas de Data Quality em parceria com equipes de Engenharia de Dados, Data Governance e áreas de negócio.
  • Estabelecer métricas, regras, SLAs, scorecards e mecanismos de monitoramento da qualidade dos dados.
  • Integrar práticas de Data Quality a DataOps, observabilidade, CI/CD e governança de dados.
  • Investigar causas raiz de problemas de qualidade e conduzir ações corretivas e preventivas.
  • Mentorar engenheiros e analistas, disseminando conhecimento e elevando a maturidade organizacional em Data Quality.

Perfil desejado

  • Graduação em Tecnologia, Engenharia, Matemática, Estatística ou áreas correlatas.
  • Experiência sólida em Data Engineering em ambientes analíticos corporativos de grande escala.
  • Experiência comprovada na implementação de iniciativas de Data Quality, incluindo definição de regras, controles, monitoramento e remediação.
  • Inglês avançado para atuação em ambientes internacionais.

Competências requeridas

  • SQL e Python para desenvolvimento de pipelines de dados.
  • Plataformas analíticas como Databricks e Snowflake.
  • Ferramentas de Data Quality como Great Expectations e DBT.
  • Conhecimento de Data Quality Frameworks, Data Profiling, Data Validation, Data Cleansing e Data Observability.
  • Práticas de DataOps, CI/CD, versionamento e automação de testes para dados.
  • Data Catalog, Data Lineage, Metadata Management e Data Stewardship.
  • Experiência com Data Products, Data Domains e arquitetura orientada a domínio.

Questions fréquentes

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Source : ats:successfactors

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