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O Banco de Portugal é o banco central da República Portuguesa e o regulador e supervisor dos bancos. O Banco tem duas missões essenciais: a manutenção da estabilidade dos preços e a promoção da estabilidade do sistema financeiro.
De acordo com a sua Lei Orgânica, o Banco é uma pessoa coletiva de direito público, dotada de autonomia administrativa e financeira e de património próprio.
São órgãos do Banco o Governador, o Conselho de Administração, o Conselho de Auditoria e o Conselho Consultivo. O Banco rege-se por um código de conduta.
Com sede em Lisboa, o Banco de Portugal possui uma Filial no Porto, diversas agências no Continente e duas delegações regionais (Madeira e Açores).
O Banco de Portugal integra, desde o seu início, em 1998, o Sistema Europeu de Bancos Centrais (SEBC) – constituído pelo Banco Central Europeu (BCE) e pelos bancos centrais nacionais da União Europeia (UE).
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Responsabilidades
- Definir arquiteturas de solução técnica para implementação de componentes aplicacionais nas diferentes fases do ciclo de vida da informação (por exemplo, recolha de fontes, gestão, controlo de qualidade, apuramento de indicadores e análise de dados), tendo em conta paradigmas de big data, processamento distribuído e BI tradicional;
- Selecionar métodos e ferramentas apropriados para cada uma das fases do ciclo de vida da informação;
- Modelar dados para implementação técnica e definir os processos de transformação de dados para apuramento de indicadores de negócio e para exploração por data scientists e analistas de negócio;
- Avaliar e estabelecer de que forma a analítica avançada pode criar e entregar valor acrescentado a use cases de negócio, realizando a automação de processos e definindo modelos de governação e modelos operativos;
- Estruturar e disponibilizar os dados para uso através de ferramentas de visualização, de modo a gerar maior valor ao negócio, de acordo com os use cases existentes;
- Identificar e priorizar requisitos com áreas de negócio e desenvolver e acompanhar a análise de requisitos (funcionais e não funcionais), bem como a especificação e o desenho técnico da solução a implementar, gerindo as expectativas dos interlocutores;
- Apoiar a coordenação de equipas de trabalho multidisciplinar na implementação de componentes aplicacionais e gerir as atividades de manutenção evolutiva dessas componentes, de acordo com a metodologia de gestão de projetos definida internamente;
- Gerir a implementação das componentes, dos testes, da documentação efetuada, da política de acessos, do modelo de governação, dos manuais e sessões de formação e do deployment;
- Monitorizar as atividades de desenvolvimento mediante a definição de métricas que permitam avaliar o valor entregue pelas componentes SI/TI criadas.
Perfil
- Licenciatura pré-Bolonha ou licenciatura pós-Bolonha com parte curricular do mestrado concluída, nas áreas de Informática, Engenharia Informática ou em áreas conexas;
- Experiência profissional mínima de sete anos em atividades de:
- Análise de requisitos de sistemas e funcionalidades BI tradicional, big data e advanced analytics;
- Desenho de arquitetura de soluções e processos BI tradicional, big data e advanced analytics;
- Implementação de processos de recolha, preparação e transformação de dados;
- Implementação de modelos analíticos e data warehousing;
- Data visualization/Storytelling e respetiva criação de outputs (desenho e desenvolvimento de dashboards);
- Implementação de modelos de automação de processos com recurso a técnicas de machine learning.
- Experiência profissional na gestão de projetos SI/TI, na elaboração de planeamentos, na gestão de orçamentos e de riscos, e no contacto com utilizadores de negócio;
- Conhecimentos aprofundados em Microsoft SQL Server, Microsoft SSIS, Microsoft SSRS, Microsoft SSAS multidimensional e tabular, Microsoft Power BI e Python;
- Conhecimentos de paradigmas e tecnologias big data, tais como Spark, Kafka, HDFS, CEPH;
- Preferencialmente com certificações ou formação em:
- Microsoft SQL Server, Microsoft SSIS, Microsoft SSRS, Microsoft SSAS multidimensional e tabular;
- Bases de dados e motores de processamento distribuído big data;
- Python ou R;
- Troubleshooting e análise de performance de soluções, incluindo otimização e operacionalização de modelos de machine learning;
- Metodologias e instrumentos de modelação Agile, RUP, UML ou ArchiMate.
- Sentido de responsabilidade, disponibilidade, espírito de iniciativa e autonomia;
- Capacidades de análise crítica, de planeamento e organização do trabalho, e de comunicação e negociação;
- Facilidade de relacionamento interpessoal e de trabalho em equipas multidisciplinares;
- Orientação para a qualidade e rigor no cumprimento de prazos;
- Domínio da língua inglesa (oral e escrito).
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