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Engenheiro(a) de Dados | Google Cloud (GCP) - Sênior

Runtalent · Remote

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Engenheiro(a) de Dados | Google Cloud (GCP) - Sênior at Runtalent. We’ll keep it in your applied jobs, so you can see it later and be warned before applying to the same employer twice.

Este é um cargo remoto.

Oportunidade

Engenheiro(a) de Dados | Google Cloud (GCP) - Sênior

Requisitos

  • Ingestão de dados com Dataflow (Apache Beam) para pipelines de ETL/ELT escaláveis, incluindo extração de origens externas como Oracle na OCI e SQL Server on-premise.
  • Ingestão em tempo real com Pub/Sub e ingestão batch com Storage Transfer (a partir do próprio GCS ou de origens externas, como buckets S3 da AWS).
  • Integração com bancos externos (Oracle, SQL Server, MySQL) via JDBC, Dataflow templates ou extração customizada.

BigQuery

modelagem, otimização de queries, particionamento e clustering.

  • Cloud Storage como Data Lake em camadas (raw, bronze, silver, gold).
  • Dataform ou dbt para orquestração SQL no BigQuery, com boas práticas de modelagem dimensional.
  • Processamento batch e streaming (Beam, SQL streaming).
  • Orquestração com Cloud Composer (Airflow) ou Workflows, e integração com Cloud Functions / Cloud Run para tarefas serverless.
  • SQL avançado (BigQuery SQL), Python (Dataflow, automações, ETL) e Git com CI/CD. Desejáveis
  • Dataproc, Bigtable e Firestore (casos NoSQL).
  • Documentação e catalogação de dados com Dataplex / Data Catalog.

Conhecimento de sistemas da área da saúde

  • Prontuário Eletrônico do

Paciente (PEP / EMR / EHR)

histórico clínico, consultas, exames, prescrições e evolução do paciente.

Sistemas de apoio diagnóstico

RIS (Radiology Information System, gestão de exames de imagem) e LIS (Laboratory Information System, gestão de exames laboratoriais).

Sistemas de agendamento e regulação

controle de consultas, internações e centro cirúrgico

Atividades

  • Projetar e implementar pipelines de ingestão, transformação e orquestração de dados na Google Cloud.
  • Garantir qualidade, confiabilidade e escalabilidade dos fluxos de dados batch e streaming.
  • Otimizar custos de armazenamento e processamento (BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub).
  • Colaborar com cientistas de dados e analistas, entregando dados prontos para consumo.

Periodo

12 meses

Modelo de atuação

remoto

Skills

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