Engenheiro de Dados de Gestão de Receita at Iron Mountain · São Paulo

Engenheiro de Dados de Gestão de Receita Location: BRA | São Paulo | Rua Gerivatiba, 207, Conj 61,62,71 e 72 At Iron Mountain we know that work, when done well, makes a positive impact for our customers, our employees, and our planet. That’s why we need smart, committed people to join us. Whether you’re looking to start your career or make a change, talk to us and see how you can elevate the power of your work at Iron Mountain. We provide expert, sustainable solutions in records and information management, digital transformation services, data centers, asset lifecycle management, and fine art storage, handling, and logistics. We proudly partner every day with our 225,000 customers around the world to preserve their invaluable artifacts, extract more from their inventory, and protect their data privacy in innovative and socially responsible ways. Are you curious about being part of our growth stor​y while evolving your skills in a culture that will welcome your unique contributions? If so, let's start the conversation. Sumário do Trabalho A Iron Mountain está em busca de um Engenheiro de Dados de Gestão de Receita motivado(a) e com nível avançado no idioma inglêspara se juntar à nossa equipe de Gestão de Receita Global. Neste cargo, você será responsável por projetar, implementar e manter pipelines de dados escaláveis para garantir dados limpos e acessíveis, transformando dados brutos em insights que impulsionam a melhor segmentação de clientes e otimização de preços . Você fará parte de uma equipe de alto impacto dedicada a direcionar a estratégia de preços global para atingir nossas metas de receita e lucro, exigindo coordenação entre as regiões da América do Norte, Europa e América Latina. O Que Você Fará Desenvolver Arquiteturas de Dados Escaláveis: Projetar e manter pipelines de Extraction, Transformation, and Loading (Extração, Transformação e Carregamento - ETL) integrando dados de sistemas operacionais globais usando tecnologias Amazon Web Services (AWS) e Structured Query Language (SQL). Modelagem de Dados Avançada e Pricing: Desenvolver modelos de precificação complexos e executar estratégias de segmentação granular. Otimizar Processos e Automação:Identificar e implementar melhorias nos processos internos, redesenhando a infraestrutura para maior escalabilidade utilizando ferramentas como KNIME ou Alteryx e automatizando processos manuais para fornecer conjuntos de dados selecionados para análises e painéis operacionais. Garantir a Excelência Operacional e Governança:Monitorar o desempenho e a qualidade dos pipelines, implementando testes automatizados e padrões de governança de dados alinhados às políticas de segurança da informação da empresa. O candidato ideal terá: Fluência/nível avançado no idioma inglês (interação diária com times globais) Mais de 5 anos de experiência em engenharia de dados, com foco em construção de pipelines em ambientes corporativos de grande escala. Sólido conhecimento técnico em modelagem de dados, Structured Query Language(SQL) e proficiência em linguagens de programação como Python ou Scala. Capacidade comprovada em processamento de dados distribuídos (ex: Spark) e no uso de plataformas em nuvem para extração e carregamento de conjuntos de dados complexos. Visão de Negócio: Capacidade de traduzir dados complexos em "histórias" de negócios acionáveis. Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação, Engenharia ou área relacionada. O Que Oferecemos (Benefícios) Localização: Opções de trabalho remoto para apoiar o equilíbrio entre vida pessoal e profissional. Equilíbrio e Bem-Estar: Programa de férias e dias de folga remunerados. Segurança e Futuro: Planos abrangentes de saúde. Desenvolvimento Contínuo: Oportunidades de aprendizado constante e crescimento profissional em uma organização líder global. Pronto para ajudar a proteger e desbloquear o valor da informação? Candidate-se hoje mesmo para integrar nossa equipe de Global Revenue Management e construir as bases de dados do futuro! Category: Sales Operations Group