Analista de dados

Enkel TI; Barueri; On-site; BRL 70,000 - 110,000; Full time

Job summary

Enkel TI busca Analista de Dados Pleno para estruturar dados dentro da arquitetura Lake House na AWS, modelar com star schema e desenvolver pipelines ELT/ETL na nuvem. O papel envolve consultas SQL avançadas, Python para automação e cooperação com equipes de negócio para atender objetivos estratégicos.

O profissional trabalhará com AWS Glue, Redshift, S3, Athena, Lambda, IAM, Lake Formation, além de Airflow e Terraform para orquestração de dados e IaC.

Qualifications

• Formação em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas.
• Autonomia, proatividade e capacidade de gerir informações com governança de dados.
• Experiência com AWS data services e pipelines ELT/ETL em cloud.
• Domínio de SQL avançado e Python para manipulação de dados.
• Conhecimento de LGPD e governança de dados; boa comunicação com stakeholders.

Responsibilities

• Estruturar dados na arquitetura Lake House AWS; organizar camadas bronze/prata/ouro.
• Modelar com star schema, definir métricas e granularidade.
• Desenvolver, manter e otimizar pipelines ELT/ETL na nuvem (AWS).
• Elaborar consultas SQL avançadas e automatizar com Python.
• Utilizar AWS S3, Glue, Redshift, Athena, Lambda, IAM, Lake Formation e Step Functions.
• Orquestrar workflows com Airflow e Terraform; colaborar com negócios.

Skills

Autonomia

Proatividade

Análise de dados

Colaboração com negócios

Comunicação

Organização

Capacidade analítica

Education

Bacharelado em Ciência da Computação

Sistemas de Informação

Engenharia, Estatística, Matemática

Area correlata

Tools

dbt

Airflow

Terraform

AWS Glue

Amazon Redshift

S3

Lambda

IAM

Lake Formation

Step Functions

Python

SQL Avançado

Kiro / IA

Amazon QuickSight / Power BI

Job description

Descrição do Cargo

O Analista de Dados Pleno é responsável por estruturar, modelar e disponibilizar dados dentro de uma arquitetura Lake House na AWS, garantindo a organização das camadas de dados (Medallion Architecture), a modelagem dimensional e a qualidade e segurança das informações para apoiar decisões de negócio. O profissional atua diretamente na construção e manutenção de estruturas de dados no Data Lake / Data Warehouse, no desenvolvimento e otimização de pipelines ELT/ETL em ambiente cloud, elaborando consultas SQL avançadas e programando em Python para manipulação de dados. Trabalha em estreita colaboração com equipes de negócio e stakeholders para compreender necessidades analíticas, traduzir requisitos em soluções de dados e garantir que as entregas estejam alinhadas aos objetivos estratégicos. Espera-se autonomia, proatividade na busca de informações, compromisso com a governança e segurança dos dados, e capacidade de utilizar ferramentas de Inteligência Artificial para potencializar a execução das atividades.

Funções Detalhadas / Atribuições e Responsabilidades

• Estruturar e manter dados dentro da arquitetura Lake House na AWS, organizando as camadas da Arquitetura Medallion (bronze/prata/ouro ou raw/trusted/refined).
• Modelar tabelas utilizando modelagem estrela (star schema) com tabelas fato e dimensão, definindo métricas de mensuração e granularidade adequada às necessidades de negócio.
• Desenvolver, manter e otimizar pipelines ELT/ETL em ambiente cloud (preferencialmente AWS), garantindo eficiência, escalabilidade e confiabilidade no processamento de dados.
• Elaborar e otimizar consultas SQL avançadas para extração, transformação e análise de dados, além de utilizar Python para automação e manipulação de dados.
• Utilizar serviços AWS de dados — Amazon S3, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon Athena, AWS Lambda, AWS IAM, AWS Lake Formation e AWS Step Functions — para construção e manutenção da infraestrutura de dados.
• Implementar e gerenciar orquestração de workflows de dados utilizando Apache Airflow, AWS Step Functions e ferramentas de IaC como Terraform.
• Colaborar frequentemente com o time de negócios e stakeholders para entender necessidades analíticas, levantar requisitos e garantir que as soluções de dados atendam aos objetivos estratégicos da organização.
• Garantir a qualidade, integridade e segurança dos dados, implementando boas práticas de validação, catalogação, controle de acessos e conformidade com políticas de governança e proteção de dados (LGPD).
• Buscar proativamente informações junto às pessoas detentoras dos dados quando houver lacunas ou informações incompletas nas demandas, sem aguardar passivamente.
• Utilizar ferramentas de Inteligência Artificial (Kiro, Amazon Quick) para apoiar e acelerar a execução de tarefas, sabendo estruturar prompts com contexto e objetivos claros.
• Documentar processos, modelagens, pipelines e decisões técnicas para facilitar a manutenção e o compartilhamento de conhecimento com a equipe.
• Manter-se atualizado sobre tecnologias de dados, arquiteturas cloud e boas práticas de analytics e engenharia de dados.

Conhecimentos Técnicos

• Lake House & Arquitetura Medallion: Conhecimento sólido do conceito de Lake House, compreendendo a diferença entre Data Lake e Lake House e a aplicação prática da Arquitetura Medallion (camadas bronze, prata e ouro / raw, trusted, refined).
• Modelagem Dimensional (Star Schema): Experiência em modelagem estrela com tabelas fato e dimensão, incluindo definição de métricas e granularidade adequada às necessidades de negócio.
• Pipelines ELT/ETL em Cloud: Experiência comprovada no desenvolvimento e otimização de pipelines ELT/ETL em ambiente Cloud, preferencialmente AWS.
• Serviços AWS: Sólido conhecimento em serviços AWS de dados: AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon S3, AWS Lambda, AWS IAM, Amazon Athena e AWS Step Functions.
• SQL Avançado & Python: Domínio avançado de linguagem SQL e programação em Python para manipulação, transformação e automação de dados.
• Orquestração & IaC: Experiência com orquestração de workflows de dados (Apache Airflow, AWS Step Functions) e infraestrutura como código (Terraform).
• Qualidade & Segurança de Dados: Conhecimento em práticas de qualidade e segurança de dados, incluindo validação, catalogação, controle de acessos e governança de dados (LGPD).
• Inteligência Artificial: Noções de como utilizar ferramentas de IA (prompts, contexto, skills) para apoiar e acelerar a execução de atividades técnicas.

Conhecimentos Gerais & Comportamentais

• Formação: Bacharelado em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas.
• Proatividade e Autonomia: Capacidade de buscar informações diretamente com as áreas detentoras dos dados, sem depender de intermediários.
• Inferência de Requisitos: Capacidade de inferir o que uma demanda pede e agir de forma independente quando as informações não estão completas.
• Colaboração com Negócios: Forte orientação à colaboração com times de negócio, com habilidade para traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas de dados.
• Capacidade Analítica: Excelente capacidade analítica e habilidade para resolução de problemas complexos de dados.
• Comunicação: Boa comunicação para atuar em ambiente colaborativo e multidisciplinar, traduzindo conceitos técnicos para áreas de negócio.
• Organização e Gestão: Organização para gerenciar múltiplas demandas e prioridades, entregando dentro dos prazos definidos.
• Qualidade & Segurança: Comprometimento com a qualidade e segurança das informações, respeitando políticas de governança e proteção de dados.

Diferenciais

• Certificações AWS: AWS Certified Data Analytics, AWS Certified Data Engineer, AWS Certified Cloud Practitioner ou AWS Solutions Architect.
• Data Warehouse / Business Intelligence: Experiência prévia com projetos de DW ou BI em ambiente cloud.
• Modelagem com dbt: Conhecimento em ferramentas de transformação e modelagem de dados (ex.: dbt).
• Visualização de Dados: Familiaridade com ferramentas como Amazon QuickSight, Power BI ou Tableau.
• Governança de Dados & LGPD: Experiência aprofundada com práticas de governança de dados e conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados.
• Monitoramento & Observabilidade: Conhecimento em monitoramento e observabilidade de pipelines de dados (CloudWatch, alertas, logging).
• Metodologias Ágeis: Vivência em Scrum, Kanban ou outras metodologias ágeis de desenvolvimento.
• Consultoria / Clientes Externos: Experiência em projetos de consultoria ou atendimento a clientes externos.

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