Principais responsabilidades Assumir gradualmente a governança técnica do Data Warehouse (DW) , atualmente operado por fornecedor externo, mapeando a estrutura existente, dependências e plano de transição para autonomia interna; Projetar e implementar modelagem de dados, incluindo criação e alteração de tabelas, views e procedures; Construir, manter e otimizar pipelines de ETL/ELT , consolidando dados provenientes de diferentes sistemas e fontes da operação; Atuar na otimização de queries, buscando melhorar a performance e a eficiência das consultas realizadas pelas áreas de negócio e pelos sistemas; Estabelecer boas práticas de qualidade, versionamento e documentação de dados, alinhadas ao pilar de Governança e Compliance em estruturação; Avaliar e propor, em conjunto com o Gerente de Tecnologia, o plano de redução da dependência do fornecedor atual, considerando ações de curto, médio e longo prazo; Liderar o projeto de migração do ambiente de Data Warehouse para uma nova estrutura; Contribuir, no médio prazo, para a unificação da gestão dos bancos de dados de desenvolvimento hospedados em ambiente de nuvem. Requisitos obrigatórios Experiência sólida em modelagem de dados e SQL avançado , incluindo DDL, DML, procedures, views e otimização de queries; Experiência prática na construção e manutenção de pipelines de ETL/ELT ; Vivência em ambientes de Data Warehouse , incluindo arquitetura, modelagem dimensional e cargas de dados; Boa comunicação com áreas técnicas e de negócio; Capacidade de traduzir necessidades analíticas e de negócio em soluções de dados. Diferenciais desejáveis Formação superior completa ou em andamento em Tecnologia, Ciência da Computação, Ciência de Dados ou áreas correlatas ; Conhecimento em Power BI , incluindo modelagem de dados e DAX; Familiaridade com conceitos de Governança de Dados , como qualidade, catalogação e controle de acesso; Conhecimentos em Segurança da Informação aplicada a dados , incluindo controle de acesso e mascaramento de dados sensíveis; Interesse ou experiência inicial com dados aplicados à Inteligência Artificial , incluindo preparação de dados para modelos preditivos, generativos e agentes de IA; Vivência nos segmentos de logística, transporte ou distribuição de combustíveis será considerada um diferencial.