Sinqia
Location
São Paulo, SP | Brazil
Job description
🧡 Nós somos a Sinqia. Bem-vindo ao agora!
Somos a maior empresa de tecnologia para o setor financeiro do Brasil e estamos em busca de um(a) Arquiteto de Soluções (Ciência de Dados) para compor nosso time na área de Serviços e nos ajudar a fazer o mercado financeiro pulsar!
📍 O que a área de Serviços faz na Sinqia:
Organizamos squads apoiando nossos clientes com a visão de negócio, desenvolvimento e sustentação de seus produtos. Somos especialistas em People Tech. Fornecemos desde um profissional até uma equipe multidisciplinar completa para gestão técnica e de negócios. Nossas soluções unem capacidade de priorização, identificação de oportunidades e a melhor experiência com tecnologia, para uma entrega personalizada de valor aos resultados dos nossos clientes.
Especificações Técnicas:
- Ciência de dados e análise estatística: Um bom entendimento dos princípios da ciência de dados e das técnicas de análise estatística é fundamental. Isso inclui conhecimento sobre algoritmos de aprendizado de máquina, estatística descritiva, modelagem preditiva, técnicas de visualização de dados e avaliação de modelos.
- Linguagens de programação como Python ou R ou Java ou Scala. Essas linguagens são comumente usadas para manipulação de dados, implementação de algoritmos de machine learning e criação de pipelines de dados.
- Ferramentas de ciência de dados: É importante ter conhecimento prático das principais ferramentas de ciência de dados, como bibliotecas Python, frameworks de big data (como Hadoop, Spark) e ferramentas de visualização (por exemplo, Tableau, Power BI).
- Banco de dados e tecnologias de armazenamento: Compreensão dos diferentes tipos de bancos de dados (relacionais, NoSQL, data warehouses, data lakes) e tecnologias de armazenamento é essencial. Isso inclui conhecimentos sobre SQL, modelagem de dados, otimização de consultas e experiência prática com bancos de dados como MySQL, PostgreSQL, MongoDB, etc.
- Arquitetura de sistemas: deve ter uma compreensão sólida de arquitetura de sistemas, incluindo conceitos como arquiteturas em nuvem (por exemplo, AWS, Azure, Google Cloud), serviços de armazenamento em nuvem, escalabilidade, balanceamento de carga e provisionamento de recursos.
- Segurança e privacidade de dados: Conhecimento sobre regulamentações de segurança e privacidade de dados, como LGPD, GDPR e normas de proteção de dados pessoais, é essencial. Entender os requisitos de segurança e implementar medidas adequadas para proteger os dados sensíveis.
Atividades a serem realizadas:
- Requisitos de análise de dados: O arquiteto de soluções trabalha em colaboração com cientistas de dados, engenheiros de dados e outras partes interessadas para entender os requisitos de análise de dados. Eles definem as metas e os objetivos do projeto, identificam os principais desafios e determinam as necessidades de infraestrutura e ferramentas.
- Arquitetura de dados: Com base nos requisitos de análise, o arquiteto de soluções projeta a arquitetura de dados adequada. Isso inclui a definição de modelos de dados, escolha de tecnologias de armazenamento (como bancos de dados relacionais, NoSQL, data lakes, entre outros), design de fluxos de dados e identificação de melhores práticas para garantir a qualidade e integridade dos dados.
- Seleção de ferramentas e tecnologias: O arquiteto de soluções avalia e seleciona as ferramentas e tecnologias adequadas para a implementação da solução de ciência de dados. Isso pode envolver a escolha de plataformas de processamento distribuído, frameworks de machine learning, ferramentas de visualização de dados e outras tecnologias relevantes.
- Integração de sistemas: Em muitos casos, o arquiteto de soluções precisa integrar diferentes sistemas e fontes de dados para fornecer uma solução de ciência de dados coesa. Isso pode incluir a integração de bancos de dados, serviços de armazenamento em nuvem, APIs e outros componentes para permitir a troca eficiente de dados e a construção de pipelines de dados robustos.
- Segurança e privacidade de dados: Os arquitetos de soluções voltados para ciência de dados devem garantir que a solução seja projetada levando em consideração as questões de segurança e privacidade de dados. Eles devem entender as regulamentações aplicáveis, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil ou o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) na União Europeia, e implementar medidas de segurança adequadas para proteger os dados sensíveis.
- Escalabilidade e desempenho: Ao projetar uma solução de ciência de dados, o arquiteto deve levar em consideração a escalabilidade e o desempenho do sistema. Eles precisam garantir que a solução seja capaz de lidar com grandes volumes de dados, processamento intensivo e demandas de tempo real, quando aplicável.
Atuação no modelo Híbrido em São Paulo - Região da Av. Paulista.
Job tags
Salary
