AZZAS F&L | Estágio em Engenharia de Dados | People Analytics

Inquietos e Acelerados. Criativos ou Cartesianos. Talentosos e Autodidatas. Artesanais ou Tecnológicos.Não importa: gostamos de diversidade e de quem está aqui para agregar.Buscamos um profissional para atuar com engenharia de dados no nosso time de People Analytics, com a missão de missão de estruturar e evoluir o ecossistema de dados de pessoas, garantindo bases confiáveis, integradas e escaláveis que permitam análises e decisões estratégicas em todo o negócio.Aqui em Azzas Fashion & Lifestlye somos mais de 11.000 pessoas colaboradoras e temos um universo de possibilidades para desenvolver uma cultura cada vez mais orientada por dados, com times mais eficientes, diversos e engajados. Para isso, procuramos alguém com perfil analítico, organizado, colaborativo e com foco em resultado.Se você acredita no poder da engenharia de dados para transformar a jornada das pessoas e habilitar decisões de alto impacto, vem construir isso conosco!Responsabilidades e atribuiçõesA atuação irá ocorrer em diferentes etapas do pipeline de dados e as principaisresponsabilidades serão:Apoiar o desenvolvimento e a manutenção de pipelines de dados para suportar análises e produtos de People Analytics;Auxiliar na integração e tratamento de dados provenientes de sistemas de Gente & Gestão (ATS, folha, LMS, avaliações, clima etc.), contribuindo para a qualidade e consistência das bases;Apoiar processos de ingestão, transformação e modelagem de dados, com exposição a serviços em cloud;Colaborar na documentação e versionamento de código e processos, contribuindo para boas práticas de engenharia;Realizar diagnósticos de qualidade das bases de dados, identificando inconsistências e propondo melhorias;Trabalhar em conjunto com o time de BI e equipes de Gente & Gestão para traduzir demandas analíticas em soluções de dados;Apoiar a automação de rotinas e fluxos de atualização das bases de dados.Requisitos e qualificaçõesCursando ensino superior: Engenharias, Sistemas da Informação, Ciências da Computação, Análise de Sistemas, Estatística e afins;Interesse em engenharia de software e boas práticas (documentação, versionamento com Git, código limpo);Curiosidade genuína por dados, tecnologia e o universo de People Analytics;Vontade de aprender e se desenvolver continuamente.Diferenciais:Conhecimento em Python;Conhecimento de bancos de dados relacionais, por exemplo: MySql, Sql Server, PostgreSQL e afins;Conhecimento básico de ferramentas de ETL ou orquestração (ex: Airflow);Exposição a serviços de cloud (GCP, AWS ou Azure).