A Nestlé está há 100 anos presente em 99% dos lares brasileiros, líder mundial em alimentos e bebidas atua em 190 países com o propósito de revelar o poder dos alimentos para melhorar a qualidade de vida de todos, hoje e nas próximas gerações. Gostou de conhecer um pouco sobre a Nestle? Em nosso site você tem acesso a um pouco mais da nossa história, valores e compromissos sociais: https://www.nestle.com Resumo da posição Localização: NBS - Ribeirão Preto Área/Stream: DOS - Data Operations Services Reporte: Data Analytics Manager Turno: Comercial Modalidade: Híbrida ou Teletrabalho Alguma pessoa interna mapeada? Não Um dia na vida de... Monitoramento de custo/uso (Azure/Databricks/Capacity), identificando “top offenders” e priorizando oportunidades com baseline, impacto e dependências; Orquestrar e acompanhar quick wins/savings com Data Engineering (políticas e sizing de clusters, auto-termination, Photon), garantindo monitoramento e remoção de ociosidade; Acompanhar migrações/modernizações com impacto em custo e performance (ex.: AAS → Fabric/Capacity), apoiando análise de impacto, validações e recomendações de otimização junto aos times responsáveis; Assegurar governança e captura do saving (evidências antes/depois, tags/ownership, monitoramento pós-ação), sem comprometer SLA e qualidade; Participação em rituais do time e alinhamentos com FinOps/Finance e stakeholders para priorização, comunicação de impacto e planejamento do backlog. Conhecimentos Necessários: Superior concluído em Engenharia ou Ciência da Computação, Tecnologia ou Sistemas de Informação, Administração, Economia, Engenharia, Matemática Aplicada a Negócios ou áreas afins podem ser considerados; Ingles e/ou Espanhol avançados (mandatório); Experiência sólida em plataformas de dados e analytics em cloud, com foco em eficiência de custos (FinOps), observabilidade e governança, atuando na identificação/priorização de oportunidades e no acompanhamento de implementações em parceria com Data Engineering e demais times técnicos; Domínio de Azure e serviços de dados (ex.: Storage/ADLS, Azure SQL, Data Factory) e capacidade de diagnosticar consumo/custo por recurso, workload e produto; Databricks: clusters all-purpose vs. job clusters, Jobs/Workflows, políticas de cluster (cluster policies), pools, autoscaling, Photon, Unity Catalog, performance tuning e troubleshooting; Programação e dados: Python e SQL avançados (otimização de queries, particionamento, formatos colunares como Delta, tratamento de small files, VACUUM/OPTIMIZE e boas práticas de engenharia); Power BI / Fabric (diferencial) : conceitos de Capacity, migração/modernização de modelos tabulares (AAS → Semantic Models/Capacity), governança, performance e dependências (reapontamento/validação de relatórios); Observabilidade e controle: monitoramento de jobs/pipelines, definição de SLAs, análise de falhas, alertas e métricas de custo (DBU, horas ociosas, custo por execução/pipeline, custo por produto). O que vai contribuir com seu sucesso? Habilidade analítica para identificar, diagnosticar e resolver problemas complexos em pipelines de dados; Comunicação clara e eficaz para colaborar com equipes multidisciplinares e garantir o alinhamento técnico e de negócios; Foco em automação e melhorias contínuas, buscando sempre otimizar a arquitetura e processos de dados; Adaptabilidade para acompanhar as mudanças rápidas no ecossistema de dados em cloud (Azure/Databricks/Fabric) e nas práticas de FinOps, ajustando padrões sem comprometer SLA e qualidade. Somos uma empresa diversa, inclusiva, com pensamentos múltiplos e ideias inovadoras, que investe na Transformação Digital e preza pela inovação, tanto em nossos produtos quanto em nosso método de trabalho. Uma empresa que tem como valor o respeito e que se preocupa com o bem-estar de nossos colaboradores. Se faz bem, a gente faz!