CAS
Engenharia de Dados de Auditoria Interna PL.

Se você se considera uma pessoa inovadora, proativa, dinâmica, criativa e crítica quando necessário, aqui é o seu lugar!

Buscamos para essa posição um(a) novo(a) colega com muita vontade de contribuir, engajado e com atitude proativa, que venha a agregar com conhecimento e experiência para compor o time de dados da Auditoria Interna. Nossa equipe é data-driven e tem o propósito de apoiar os trabalhos de avaliação da Auditoria Interna através de análises robustas e fornecimento de ambientes analíticos.

Te identificou? Dá uma olhada nos detalhes da vaga e aplica o teu currículo!

• Desenvolver e manter pipelines de dados robustos, escaláveis e auditáveis, com foco em governança e rastreabilidade.
• Integrar dados de diferentes fontes, garantindo qualidade, consistência, segurança e conformidade com padrões internos e regulatórios.
• Implementar e manter sistemas de armazenamento de dados, como data lakes e lakehouses, com foco em performance e custo-benefício.
• Otimizar processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados, utilizando práticas modernas de engenharia de dados e automação.
• Atuar na modelagem de domínios de dados e na estruturação de pipelines analíticos alinhados às necessidades da Auditoria Interna.
• Interagir com os times de visualização e análise de dados, apoiando na extração de valor da informação e na construção de ambientes analíticos.
• Participar da análise e modelagem de sistemas internos, propondo estratégias eficientes para captura, transporte e tratamento da informação.
• Monitorar e melhorar o desempenho dos sistemas de dados, propondo indicadores e estratégias de evolução contínua.
• Conduzir negociações técnicas com áreas de negócio e tecnologia, propondo soluções eficazes e sustentáveis.

• Graduação superior completa em áreas como Tecnologia da Informação, Engenharia da Computação, Ciências da Computação, Engenharia, Administração, Economia, Finanças ou áreas correlatas.
• Pós-graduação completa ou em andamento em Engenharia de Dados, Ciência de Dados, Inteligência Artificial ou áreas afins.

Experiência:

• Experiência com ferramentas e tecnologias de engenharia de dados, como SQL, Python, Spark.
• Vivência desejáveis com plataformas como Databricks, AWS, Kafka.
• Experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais.
• Experiência com ferramentas e práticas de ETL/ELT e automação de processos analíticos.
• Vivência com GitLab, Confluence, Jira e metodologias ágeis.

Conhecimentos técnicos:

• Modelagem de dados e arquitetura de sistemas analíticos.
• Implementação de pipelines analíticos com foco em auditoria e risco.
• Monitoramento e validação de bases de dados e insumos analíticos.
• Definição e acompanhamento de indicadores de desempenho técnico e operacional.

Habilidades comportamentais:

• Liderança e Comunicação.
• Proatividade.
• Sede de aprendizado.
• Relacionamento interpessoal.

Diferenciais:

• Inglês intermediário.
• Certificações em engenharia de dados, cloud, IA ou ferramentas analíticas (ex: Google Cloud Data Engineer, Microsoft Azure Data Engineer, Databricks Certified).