LÍDER TÉCNICO ENGENHEIRO DE DADOS
MEMORA PROCESSOS INOVADORES · São Paulo, SP, BR
**Descrição e Responsabilidades:** **Horário:** De segunda à sexta, das 8h às 18h com 2h de almoço **Nível:** Profissional **Regime de contratação:** Prestador de Serviços \- PJ Graduação completa em curso de nível superior em Tecnologia da Informação, ou formação em outra área com pós\-graduação em Tecnologia. Experiência mínima de 08 anos como analista de dados, administrador de banco de dados, engenheiro de dados, DBA ou analitycs/big data. **Requisitos:** Requisitos Obrigatórios: Experiência prática e comprovada em migração de dados entre SGBDs distintos (não apenas exportação/importação simples — inclui tratamento de divergências de schema, tipos de dados e regras de negócio). Domínio de Microsoft SQL Server (T\-SQL, modelagem, performance) e PostgreSQL. Experiência real na criação e manutenção de pipelines de ETL em produção. Experiência com Apache Airflow para orquestração de pipelines de dados. Capacidade de escrever e depurar scripts de carga e transformação de dados (SQL e/ou Python) com atenção a performance em grandes volumes. Conhecimento sólido de técnicas de tratamento e sanitização de dados (deduplicação, normalização, tratamento de inconsistências e dados nulos/corrompidos). Experiência com versionamento de código (Git) aplicado a scripts de dados/ETL. Capacidade de atuar de forma autônoma como referência técnica da frente de dados dentro de uma squad ágil. Requisitos Desejáveis: Experiência com projetos de migração de sistemas legados para arquiteturas modernas, especialmente em contexto de setor público. Conhecimento de modelagem de dados para consumo por soluções de IA/RAG (ex.: estruturação de dados de origem para indexação semântica). Familiaridade com ferramentas de Big Data (Apache Spark) para cenários de alto volume, caso a migração exija processamento distribuído. Conhecimento básico de bancos NoSQL (Redis, Elasticsearch) caso o sistema venha a utilizá\-los para cache ou busca. Habilidades Comportamentais: Migração de dados entre SGBDs distintos (schema, tipos de dados, regras de negócio) Microsoft SQL Server (T\-SQL, modelagem, performance) PostgreSQL Construção e manutenção de pipelines de ETL Apache Airflow para orquestração de pipelines Scripts de carga e transformação de dados (SQL e/ou Python) Tratamento e sanitização de dados (deduplicação, normalização, inconsistências) **Benefícios:** Benefícios internos