Sobre a Vaga:

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior qualificado(a) e motivado(a) para integrar a equipe de nosso cliente global do setor de saúde, projetando, desenvolvendo e implementando soluções avançadas de data warehouse. Você irá construir e otimizar pipelines de dados, modelos e infraestrutura para apoiar análises e relatórios nas funções Clínica, de Faturamento de Pacientes e Corporativa. Esta função com foco em nuvem requer experiência prática com tecnologias modernas, como Google BigQuery ou equivalentes. O candidato ideal possui sólidos conhecimentos em SQL e data warehouse, garante qualidade e desempenho dos dados, impulsiona melhorias de processos e colabora com equipes multifuncionais para fornecer insights confiáveis em um ambiente de saúde dinâmico e acelerado.

Qualificações:

• Graduação em Ciência da Computação, Tecnologia da Informação ou área relacionada
• Experiência sólida em SQL e em design/desenvolvimento de bancos de dados relacionais
• Experiência comprovada em desenvolvimento de data warehouse (Teradata BTEQ, Oracle PL/SQL, SQL Server T-SQL, Netezza ou equivalente) com capacidade e disposição para se adaptar ao Google BigQuery
• Proficiência em tecnologias de data warehouse baseadas em nuvem, como Google BigQuery ou similares
• Habilidade em construir e otimizar conjuntos de dados de grande escala, pipelines de dados e arquiteturas
• Experiência sólida em modelagem de dados e design de data warehouse
• Capacidade de realizar análise de causa raiz e implementar melhorias de processo em dados estruturados e não estruturados
• Excelentes habilidades analíticas e de comunicação, com forte capacidade interpessoal para envolver as partes interessadas em todos os níveis
• Disponibilidade para trabalhar presencialmente em treinamento de 1 a 2 semanas na BGC, Taguig, para coleta de ativos de TI
• Disponibilidade para trabalhar no horário dos EUA (turno noturno)

Desejáveis (não obrigatórios):

• Experiência em sistemas de dados de saúde ou em sistemas de serviços financeiros para pacientes
• Familiaridade com ferramentas de big data, como Kafka e Spark
• Conhecimento em ferramentas de gerenciamento de fluxos de trabalho (por exemplo, Airflow) e linguagens de programação/scripts, incluindo Python, Scala, Java ou C++
• Conhecimento de sistemas de informação hospitalar e integração de sistemas de saúde (Cerner, Meditech, CPSI, Allscripts, EPIC, McKesson, NextGen)