Sobre nós
Com mais de 70 anos de existência, o Einstein Hospital Israelita ainda mantém uma premissa: inovar e crescer, sempre com excelência. Ajudamos a salvar vidas, difundir o conhecimento em educação, prevenção e inovação em saúde. Além da atuação em setores assistenciais, temos oportunidades na área de Inovação, Tecnologia, Pesquisa, Ensino, entre outras. Seguimos oferecendo qualidade, afirmando nosso compromisso com a Responsabilidade Social e com o propósito de levar uma gota de Einstein para cada cidadão. Valorizamos a diversidade e inclusão de todos os talentos e buscamos profissionais que compartilhem deste mesmo propósito!
Informações sobre a área de trabalho
Unidade: Morumbi
Área: Operações Centro Multiomics
Horário: 08h às 18h
Modelo: Híbrido - 3x presencial
Responsabilidades
Gerenciar o ciclo completo de dados:
- Extrair, tratar, integrar e validar dados provenientes de múltiplas fontes (estruturadas e não estruturadas), garantindo qualidade, consistência e rastreabilidade.
Desenvolver e otimizar análises avançadas:
- Aplicar Python, SQL e técnicas estatísticas para análise exploratória, identificação de padrões, testes de hipóteses e geração de insights acionáveis.
Estruturar e otimizar modelos de dados:
- Projetar e manter modelos analíticos (Data Warehouse / modelagem dimensional), assegurando performance, escalabilidade e governança.
Desenvolver consultas e pipelines de alta performance:
- Construir e otimizar queries complexas (SQL, Trino/Presto) e apoiar a evolução de pipelines de dados e ambientes analíticos.
Apoiar a arquitetura e integração de dados:
- Contribuir na definição de padrões, arquitetura e integração entre sistemas, garantindo interoperabilidade e eficiência do ecossistema de dados.
Gerar insights para tomada de decisão:
- Realizar análises avançadas (mineração de dados) e comunicar resultados de forma clara para públicos técnicos e não técnicos.
Garantir governança e privacidade de dados:
- Aplicar práticas de segurança, LGPD e anonimização de dados sensíveis de pacientes no ambiente de saúde.
Colaborar em projetos multidisciplinares:
- Atuar em conjunto com equipes clínicas, científicas e de tecnologia em iniciativas de dados, pesquisa e inovação.
Apoiar a escalabilidade e confiabilidade do ambiente de dados:
- Contribuir para ambientes resilientes (alta disponibilidade, tolerância a falhas e elasticidade).
Adotar boas práticas de engenharia e governança de código:
- Utilizar Git, versionamento e padrões de desenvolvimento para garantir rastreabilidade, colaboração e qualidade das entregas.
Atuar em ambiente ágil e orientado a produto:
- Participar de rotinas ágeis (Scrum) e contribuir para evolução contínua de soluções de dados.
Aplicar conceitos de interoperabilidade em saúde:
- Trabalhar com padrões clínicos (HL7, FHIR, CID, etc.) para integração e análise de dados assistenciais.
Requisitos
- Ensino superior completo.
- Python Avançado: Domínio em manipulação, limpeza e análise exploratória de dados ruidosos.
- Domínio da Linguagem SQL: Alta proficiência para extração, manipulação e otimização de consultas complexas.
- Estatística Aplicada: Conhecimento em estatística básica, testes de hipóteses e técnicas de amostragem.
- Trino/Presto: Experiência em consultas federadas de alta performance e otimização de queries.
- Modelagem de Dados: Conhecimento em Data Warehouse, modelagem dimensional (Star/Snowflake Schema) e modelagem transacional.
- Bancos de Dados Relacionais: Entendimento estrutural avançado de bancos relacionais (PostgreSQL, SQL Server, etc.).
- Git e Versionamento: Domínio de Git, Git Flow e boas práticas de versionamento de código.
- Privacidade de Dados (Saúde): Conhecimento prático em LGPD aplicada ao tratamento e anonimização de dados sensíveis de pacientes.
Desejáveis:
- Inglês Avançado: Capacidade para leitura de documentações técnicas, artigos científicos e consumo de conteúdos internacionais.
- Arquiteturas Modernas: Vivência ou conhecimento teórico nos conceitos de Data Lakehouse e Data Mesh.
- Apache Spark: Conhecimento básico para processamento de grandes volumes de dados.
- Apache Airflow: Noções básicas para entendimento e acompanhamento de pipelines de orquestração de dados.
- Metodologia Scrum: Vivência prática ou forte familiaridade com rotinas de times ágeis.
- Interoperabilidade em Saúde: Familiaridade com padrões de dados médicos (ex: HL7, FHIR, CID-10, TISS/TUNS).
Etapas do Processo seletivo
Análise curricular
Entrevista com RH e Gestão
Entrevista técnica se necessário
Einstein Benefícios – Compartilhando Bem-Estar
- Cuidados com a saúde: Programa Cuidar com serviços realizados no Einstein para promover a saúde e bem-estar dos colaboradores e dependentes, Clínicas Einstein, Telemedicina, Convênio Farmácia, Convênio Médico, Assistência Odontológica e Consultório Dental in Company.
- Bem-Estar: Wellhub (Gympass), TotalPass, Coral, Programa de Orientação Pessoal e SESC.
- Para você e sua família: Licença paternidade estendida, Seguro de Vida, Creche ou Auxílio Creche para mães ou pais com guarda legal, Auxílio para Filhos com Deficiência e Previdência Privada com taxa zero.
- Alimentação: Vale Alimentação, Vale Refeição ou Refeitório no local de trabalho.
- Mobilidade: Vale Transporte, Fretado, Estacionamento, Aplicativo de Caronas e Circular Metrô.
- Clube de Benefícios: Para economizar e obter vantagens nas compras de produtos e serviços de diversas categorias, como Beleza e Fitness, Comer e Beber, Compras, Cultura e Lazer, Educação Ensino Einstein, Turismo e muito mais.
- Programa Mais Conectados: Trabalho remoto nas modalidades Teletrabalho ou Híbrido conforme atividade e área de atuação.
**Os benefícios podem sofrer alteração de acordo com a convenção coletiva, unidade de trabalho e políticas vigentes.
IMPORTANTE: Para sua segurança, esclarecemos que o Einstein não cobra valores para participação em processos seletivos e não exige a realização de cursos ou pagamentos de qualquer natureza como condição para candidatura às nossas oportunidades. Em caso de dúvidas, consulte nossos canais oficiais.
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