Bolsa para Engenharia de Dados JR - WT Clima

O Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para a Saúde – CIDACS, laboratório vinculado à Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz) na Bahia, está selecionando um(a) bolsista de desenvolver atividades de Engenharia de Dados para a plataforma CIDACS-Clima. Essa plataforma reúne dados climáticos, ambientais e de saúde, com o objetivo de investigar os efeitos das mudanças climáticas na saúde da população em contextos de vulnerabilidade social, além de analisar como políticas ambientais e de proteção social podem reduzir esses efeitos.

O(a) candidato(a) irá integrar a equipe de pesquisadores principais do projeto “Plataforma Climática e Ambiental do CIDACS (CIDACS-Clima): dados para estudar o clima e a saúde”, desenvolvido pelo Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para a Saúde (CIDACS/IGM/FIOCRUZ-BA), no Parque Tecnológico da Bahia (Salvador, BA, Brasil), em parceria com a London School of Hygiene & Tropical Medicine (LSHTM).

O(a) candidato(a) será responsável pelo desesenvolvimento, manutenção e otimização de pipelines e infraestrutura de dados na Plataforma de Dados Climáticos

Procuramos candidatos(as) altamente motivados(as), criativos(as) e com habilidades para se comunicar em um ambiente multidisciplinar.

Encorajamos fortemente candidaturas de pesquisadores(as) negros(as), LGBTQIA+, pessoas com deficiência e de outros grupos menos representados.

• Automatização de fluxos de ingestão de dados provenientes de sistemas nacionais de saúde e outras fontes externas;
• Colaboração com analistas de dados e desenvolvedores front-end para garantir disponibilidade e performance das bases de dados;
• Criação de rotinas de automação e integração com serviços de terceiros ou provedores de nuvem;
• Criação e gerenciamento de ambientes conteinerizados para aplicações de processamento;
• Desenvolvimento e manutenção de pipelines de dados escaláveis (ETL/ELT) para integração de múltiplas fontes;
• Implementação de rotinas de monitoramento da qualidade, consistência e segurança dos dados armazenados;
• Modelagem e arquitetura de bancos de dados relacionais e não-relacionais, garantindo integridade e performance;
• Otimização de consultas e estruturação de data warehouses (BigQuery) para suporte à análise de dados.

• Graduação em Engenharia da Computação, Ciência da Computação, Sistemas de Informação ou áreas afins;
• Capacidade de trabalhar em equipes multidisciplinares e participação em reuniões técnico-científicas;
• Conhecimento em ferramentas de versionamento (Git/GitHub);
• Conhecimento em modelagem de dados e arquitetura de Data Warehousing;
• Experiência com Airflow e BigQuery;
• Experiência com bancos de dados relacionais (PostgreSQL/PostGIS) e NoSQL;
• Experiência em linguagens de programação para engenharia de dados (especialmente Python e SQL);
• Familiaridade com conceitos de limpeza, padronização e qualidade de dados;
• Inglês técnico (leitura);
• Noções de infraestrutura Linux e Bash;

O que gostaríamos que soubesse: *

• Experiência no uso de dados administrativos de saúde e demográficos;
• ;Fluência no idioma inglês

*a ausência destes requisitos não impede a sua inscrição mas será utilizada como critério de desempate

O CIDACS é um Centro de Dados que busca entender, estudar, avaliar através de Big Data as condições de saúde da população brasileira para oferecer auxílio e suporte a gestores públicos, pesquisadores e a comunidade . Esta visão de vanguarda da Saúde Coletiva auxilia na transformação de vidas . Afinal, a saúde é um bem e direito vital para a sociedade . 

Se você, como a gente, é apaixonado por tecnologia e inovação essa é a hora de se juntar ao nosso grupo. Nosso espaço é um coletivo de muitas formações acadêmicas que trabalhar firme em um propósito em um ambiente acolhedor e com muito espaço para desenvolvimento e inovação. Traga seu talento e comprometimento e venha fazer parte desse time! 

As bolsas de pesquisa são pagas pela Fundação de Apoio à FIOCRUZ - FIOTEC.

📍O Cidacs conduz estudos e pesquisas baseados em projetos interdisciplinares originados na vinculação de grandes volumes de dados para ampliar o entendimento dos determinantes e das políticas sociais e ambientais sobre a saúde da população. 📍