Engenheiro de Dados Pleno en Pipo Saúde

Híbrido - São Paulo, SP, BR

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A Pipo é uma corretora de saúde que, através da tecnologia, transforma como as empresas cuidam da saúde e bem-estar dos seus colaboradores. Vamos além da contratação de planos: somos uma parceira estratégica na escolha e gestão de um pacote completo de saúde e bem-estar. Nosso time médico próprio, disponível 24x7, acolhe e orienta colaboradores e familiares para o cuidado certo, no momento certo. Hoje, cuidamos de mais de 170 mil vidas em 170 empresas. O resultado é uma sinistralidade até 9% menor que o mercado, reajustes 20% mais baixos e 66% menos tempo gasto pelo RH na rotina de benefícios. Sobre a área de Dados: temos o nosso time de Dados organizado como um capítulo dentro da empresa. Dentro do nosso time, temos três frentes diferentes de atuação: Engenharia de Dados, Análise de Dados e Ciência de Dados. Trabalhamos em estreita parceria com equipes multidisciplinares, incluindo engenharia, produto, design e profissionais de saúde.

Requisitos

Educação

  • Formação em Ciência da Computação, Estatística, Matemática ou áreas relacionadas;

Experiência

  • Experiência comprovada de 2 ou mais anos como engenheiro de dados;

Habilidades

  • Forte habilidade em programação, especialmente em linguagens como SQL e Python;
  • Conhecimento sólido em técnicas de aprendizado de máquina, mineração de dados, estatística e visualização de dados;
  • Experiência com ferramentas e plataformas de dados, como Snowflake, Airflow, Metabase e produtos AWS (S3, SQS, Dynamo Streams);
  • Familiaridade com bancos de dados relacionais e não relacionais;
  • Excelentes habilidades analíticas, pensamento crítico e capacidade de resolver problemas complexos;

Idiomas

  • Português
  • Inglês

Responsabilidades

  • Desenvolver e implementar algoritmos e pipelines para ingerir dados complexos relacionados ao universo de benefícios de saúde;
  • Identificar padrões, tendências e insights a partir das nossas bases, fornecendo recomendações acionáveis para melhorar nossos processos, produtos e serviços;
  • Realizar limpeza e transformação de dados brutos em formatos mais adequados para utilização em modelos e processos;
  • Colaborar com as equipes de engenharia, produto e design para integrar soluções analíticas em nossos produtos;
  • Realizar pesquisas contínuas para se manter atualizado sobre as últimas técnicas, ferramentas e tendências em engenharia de dados e aplicá-las em projetos relevantes;
  • Comunicar resultados de iniciativas de maneira clara e concisa para stakeholders.

Tecnologias

SnowflakeAirflowMetabaseAWS S3AWS SQSAWS Dynamo StreamsSQLPython

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