Administrador de Banco de Dados Jr

Nesta oportunidade, você irá:

Atuar em ambientes de banco de dados relacionais e não relacionais, apoiando a sustentação e evolução das plataformas de dados da Neogrid;
Contribuir com a manutenção da disponibilidade, performance e integridade dos bancos de dados utilizados pelas aplicações de negócio;
Desenvolver rotinas básicas de administração, automação e monitoramento de bancos de dados;
Acompanhar métricas de desempenho, identificando gargalos e propondo melhorias contínuas;
Orientar times de desenvolvimento em boas práticas de uso de banco de dados, queries e modelagem;
Resolver incidentes de baixa e média complexidade relacionados a bancos de dados, com apoio do time sênior;
Ajudar na execução de atividades de backup, restore, atualização e manutenção de ambientes;
Auxiliar na análise de queries, tuning inicial e organização de dados para melhor performance das aplicações;
Participar de projetos de migração, modernização e evolução de plataformas de dados;
Colaborar com iniciativas de observabilidade e melhoria contínua do ambiente de dados.

Para isso, esperamos que você tenha experiência com:

Administração básica de bancos de dados (instalação, configuração e manutenção);
Pelo menos um dos bancos: PostgreSQL, SQL Server, MySQL ou MongoDB;
Execução e análise de queries SQL;
Rotinas de backup e restore;
Suporte a ambientes de produção.

Conhecimento em:

Conceitos de banco de dados relacionais e não relacionais;
Modelagem de dados (básico/intermediário);
Performance básica (índices, planos de execução, tuning inicial);
Sistemas operacionais Linux e/ou Windows;
Conceitos de alta disponibilidade e recuperação de desastres.

Noções de:

Ambientes em cloud (AWS, GCP, Azure ou Huawei Cloud);
Monitoramento de bancos (ex: Grafana, Zabbix, ferramentas nativas);
Versionamento de scripts (Git);
Data Warehousing e Analytics;
Segurança de banco de dados (controle de acesso, roles, etc.).

Será um plus se você tiver:

Experiência com:

Ambientes de Data Warehouse ou Analytics;
Bancos em cloud como Huawei DWS, Synapse Analytics ou BigQuery;
Automação de tarefas com scripts (Shell, Python, etc.);
Ferramentas de observabilidade e monitoramento avançado;
Ambientes de alta volumetria de dados.

Conhecimento em:

Arquiteturas modernas de dados (Data Lake, Lakehouse);
Conceitos de ETL/ELT;
Práticas de DevOps/DataOps;
Certificações iniciais em banco de dados ou cloud.