Vaga de Analista SAP
Informações da vaga
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Salário A combinar
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Modalidade Home Office
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Contrato Efetivo/CLT
Descrição da vaga
Analista de dados sênior (etl & sap) smarthis home office Responsabilidades e atribuições Seu trabalho será Desenvolver e manter pipelines de etl para integração, transformação e carga de dados de diferentes fontes e sistemas. Criar, otimizar e automatizar workflows e jobs de etl usando sap data services (bods) e master data governance (mdg). Elaborar e executar scripts sql complexos, stored procedures e queries para tratamento e preparação de dados em bancos relacionais. Realizar mapeamento, validação e governança de dados para assegurar qualidade, consistência e rastreabilidade ao longo do pipeline. Colaborar com times de arquitetura, desenvolvimento e negócio para traduzir requisitos de dados em soluções técnicas robustas. Requisitos e qualificações O que você precisa ter Graduação completa em ciência da computação, engenharia, sistemas de informação, estatística, matemática ou áreas correlatas. experiência prática com desenvolvimento de etl, transformação e integração de dados, idealmente em projetos de sistemas corporativos e sap. Sólidos conhecimentos em sap data services (bods) para criação e manutenção de jobs etl. experiência com sap master data governance (mdg) ou participação em projetos de dados mestres. Forte domínio de sql, incluindo escrita de queries avançadas, stored procedures e tuning de performance. experiência com modelagem de dados, qualidade de dados e mapeamento. Nível de inglês avançado (poderá ser necessário o uso no dia a dia). Excelente se tiver experiência com outras ferramentas e frameworks de etl e integração. Conhecimento em ferramentas de orquestração de pipelines. experiência em ambientes de data warehouse e arquitetura de dados corporativos. Certificações sap (sap bods, sap mdg ou sap s/4hana data related). experiência com big data, processamento distribuído ou cloud data platforms (aws, azure, gcp). experiência prévia em projetos de migração e governança de dados (incluindo data quality, lineage e controls).