Informações da vaga

• Unidade de Trabalho: Centro de Ens e Pesquisa Morumbi
• Setor: Pesquisa Desenvolvimento Equidade Saúde
• Horário: 08:00-12:00(4H/D) 2ª/6ª    100 HORAS/MÊS
• Modelo de trabalho: 3x Home Office (Híbrido) 

Sumário

O PROADI-SUS é uma iniciativa do Ministério da Saúde que tem como objetivo fortalecer o Sistema Único de Saúde (SUS) por meio de parcerias com hospitais filantrópicos de excelência. A Sociedade Beneficente Israelita Brasileira Albert Einstein participa ativamente do programa há mais de 16 anos, desenvolvendo projetos voltados à qualificação da gestão pública, à capacitação de profissionais e à melhoria da qualidade dos serviços de saúde oferecidos à população.

Em conformidade com a Portaria GM/MS nº 5.801/2024 e reafirmando nosso compromisso com a diversidade, equidade e inclusão, esta vaga é destinada à ampla concorrência, com reserva de oportunidades para os seguintes grupos afirmativos:

Pessoas autodeclaradas negras (pretas ou pardas), conforme critérios do IBGE;
Pessoas autodeclaradas indígenas;
Pessoas autodeclaradas quilombolas;
Pessoas com deficiência (PcD);
Pessoas trans (travestis, mulheres e homens trans).
 

Os(as) candidatos(as) que optarem por concorrer às vagas reservadas deverão apresentar documentação comprobatória em etapa posterior do processo seletivo, conforme os critérios estabelecidos em edital e com base nas normas vigentes. 

O tratamento dessas informações observará os princípios da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), garantindo confidencialidade, segurança e uso exclusivo para fins de verificação de elegibilidade à reserva de vagas.

Diante disso, estamos com uma oportunidade aberta para a posição de Engenheiro Dados , que atuará no âmbito do Projeto PROADI-SUS.
Responsável por montar a infraestrutura para armazenamento, processamento, ingestão e gestão de grandes conjuntos de dados, adotando soluções apropriadas para cada projeto, criando ferramentas para que seja possível construir modelos preditivos e resolver os problemas demandados pelas áreas cliente, garantindo que a infraestrutura seja íntegra e segura, em sintonia com à infraestrutura de TI da Instituição. 

Responsabilidades

• Garantir que os dados estejam disponíveis para a análise de forma segura.
• Construir enormes reservatórios para Big Data, desenvolver, testar e manter arquiteturas (tais como: bancos de dados e sistemas de processamento de dados em grande escala) e aplicar técnicas analíticas e extrair informação relevantes em sintonia com à infraestrutura de TI da Instituição;
• Montar infraestrutura para armazenamento e processamento de grandes conjuntos de dados, adotando soluções apropriadas para cada projeto e provisionar o Big Data de modo que os analistas e cientistas de dados possam aplicar seus modelos preditivos e resolver os problemas demandados pelas áreas cliente, em sintonia com à infraestrutura de TI da Instituição;
• Criar projetos para sistemas de gestão de dados, avaliar potenciais fontes de dados da Instituição (internas e externas), projetar planos para integrar, centralizar, proteger e manter os dados, permitindo que áreas clientes acessem informações críticas no lugar certo e na hora certa;
• Construir arquitetura de sistemas e de integração de dados;
• Desenvolver e executar testes em ferramentas do ecossistema Hadoop como: HDFS, Hive, Yarn, Oozie e Kafka;
• Desenvolver e realizar testes em plataformas de machine learning de código aberto como: H2O, Caffe, TensorFlow;
• Desenvolver ferramentas de integração, principalmente para data streaming;
• Estabelecer a estrutura de big data, integrando algoritmos de machine learning com fontes de dados internas e externas de dados;
• Desenvolver APIs remotas robustas para receber e distribuir dados de fontes internas e externas;
• Trabalhar no desenvolvimento de sistemas distribuídos, validando e configurando através de testes bem definidos para escalabilidade e alta disponibilidade dos mesmos;
• Atuar de forma humanizada na relação com o paciente, familiar e cliente interno, conforme Filosofia Planetree e diretrizes de qualidade e segurança do paciente;
• Conhecer os riscos dos locais de trabalho, cumprir e fazer cumprir os procedimentos, disposições legais, normas, instruções e políticas de Saúde, Segurança e Meio Ambiente. 

Requisitos

• Graduação completa;
• Data wrangling: limpeza e manipulação de dados, extrair informações de arquivos (tais como: CSV e XML), regular expressions, transformações matemáticas e domínio de queries em banco de dados relacionais;
• Programação em linguagens de data engineering (tais como: Java, Python e Scala). Conhecimentos de pacotes open source especificos para Data Engineering como: Spark, Pig, Mapreduce (desenvolvimento no ambiente Hadoop);
• Programação em linguagens de developer (tais como: Java, C#, Python e Ruby;
• Outras ferramentas: Debugging, testing, controle de versão(Git) e model deploy;
• Conhecimento de processos de dados e analytics;
• Conhecimento de funcionamento e manutenção de banco de dados NoSQL. (Tais como: Cassandra, MongoDB, CouchDB, Documento de grafos, entre outros);
• Configuração e manutenção do ecosistema Hadoop (tais como: HDFS, Spark, MapReduce, Pig, Hive, Impala, Flume, Sqoop, Zookeeper, Oozie, Hue, Kafka, Scala e Python;
• Data transformation, design de processos ETL e conhecimento integração de dados em batch e tempo real. Conhecimento de plataformas de BI (tais como: Integration Services, entre outros) Bom entendimento de Sistemas Operacionais (Unix/Linux), Redes e Administração de Sistemas;
• Conhecimento de funcionamento e manutenção de banco de dados relacionais. MS SQL Server, Oracle, MySQL e PostgreSQL;
• Conhecimento e técnicas de levantamento de requisitos (tais como: caso de uso e método de síntese).

Desejável:

• Nível de inglês avançado;
• Governança e qualidade dos dados, tais como (conhecimento das métricas de qualidade, conceitos de Data Steward e Data Owner);
• Conhecimento e arquitetura de sistemas, softwares e ferramentas (tais como: UML, ASTAH, EA e Design Pattern) ##Sistemas de busca (tais como: Lucene, Solr e Elastic Search).

Competências