Obrigatórios

• Apache Airflow para orquestração de pipelines.  
• PySpark para processamento distribuído e manipulação de grandes volumes de dados.  
• Python aplicado a engenharia e ciência de dados.  
• Pandas e Numpy para manipulação e análise de dados.  
• SQL avançado para consultas, modelagem e otimização.  
• Experiência com AWS Cloud, incluindo:  
• AWS Glue (ETL/ELT)  
• Amazon Redshift (data warehouse)  
• Consultas em dados armazenados no Amazon S3  
• Experiência com modelagem dimensional (fatos, dimensões, modelo estrela).  
• Vivência com pipelines de dados e boas práticas de governança.

Desejáveis

• Experiência no setor financeiro, especialmente em operações ou produtos de crédito.  
• Familiaridade com ferramentas de visualização (Power BI, Tableau, Looker).  
• Conhecimento de versionamento (Git) e boas práticas de desenvolvimento.  
• Noções de qualidade e catalogação de dados (Data Quality, Data Catalog).