Habilidades Técnicas:

É fundamental ter proficiência em linguagens de consulta de dados, como SQL, e em linguagens de programação como Python ou R.

Experiência em modelagem de dados

Arquiteturas de microsserviços e computação em nuvem

Experiência com virtualização de dados

Ter habilidade em design de arquitetura e RoadMap. 

Familiaridade em Togaf é desejável !

Habilidades de Comunicação e Gerenciamento:

O Arquiteto Corporativo de Dados deve possuir excelentes com grande capacidade de comunicação e de trabalho em equipe, permitindo colaborar com partes interessadas de diferentes departamentos e níveis hierárquicos. É essencial ter a capacidade de traduzir requisitos de negócios em soluções técnicas e vice-versa, além de experiência em liderar equipes técnicas na implementação de soluções de dados. Conhecimento na esteira de desenvolvimento, garantindo a integração adequada das soluções de dados nos ciclos de desenvolvimento, também é importante.

Experiência em Ferramentas Específicas:

Possuir experiência em GIT LAB para controle de versão de código-fonte e colaboração em equipe, assegurando a rastreabilidade e integridade do código relacionado às soluções de dados. Além disso, experiência em Google Cloud Platform (GCP), incluindo o uso de serviços como BigQuery, Dataflow, Bigtable, entre outros, é essencial para desenvolver e implantar soluções de dados na infraestrutura de nuvem do GCP.

Certificações Recomendadas:

• Cloud Digital Leader
• Certified Data Management Professional (CDMP)
• Certified Information Management Professional (CIMP) 

Atuará de forma ativa junto aos gestores e gerentes de projetos do cliente. O Arquiteto Corporativo de Dados deve possuir formação em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Engenharia de Software ou áreas afins. É essencial ter experiência significativa em análise de dados, design de arquitetura de dados e implementação de soluções em ambientes corporativos. Além disso, é necessário possuir conhecimento sólido em tecnologias de armazenamento de dados, ferramentas de ETL, bancos de dados relacionais e não relacionais, e big data.