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A Spassu está buscando um Analista de Dados Pl com atuação remota para interpretar dados, analisar resultados e aplicar técnicas estatísticas. O profissional irá desenvolver análises, manter bancos de dados, e apoiar a plataforma de dados do cliente com foco em qualidade e segurança.
O candidato ideal terá experiência com SQL, modelagem de dados, ETL e ferramentas como Airflow, Hadoop e Kafka, além de conhecimento em Data Lake e visualização de dados.
Este é um cargo remoto.
Curte tecnologia, inovação e tem agilidade no DNA?
Então talvez você tenha acabado de encontrar o seu próximo desafio!
Na Spassu, estamos com um projeto incrível no ar — e ele está prontíssimo para receber profissionais com aquele algo a mais.
Se você é Analista de Dados Pl, tem perfil inquieto, gosta de aprender e quer crescer junto com uma empresa que valoriza ideias novas, vem com a gente!
Aqui, você vai encontrar espaço para expandir seus conhecimentos, aplicar seu talento e fazer parte de algo realmente significativo,
Responsável por interpreter dados, analisar resultados e utilizar técnicas estatísticas, desenvolver e implementar análises de dados, sistemas de coleta de dados e outras estratégias que otimizem a eficiência e a qualidade estatística, além de obter dados de fontes primárias ou secundárias e manter bancos de dados.
Superior completo preferencialmente, nas áreas correlatas à Ciência da Computação; Engenharias; ou outra área relacionada a dados.
Certificação não requerido.
Experiência desejável: 04 anos em Área de dados com uso de métodos ágeis; Modelagem de dados - conceitual, lógico e físico - tanto do modelo de dados corporativo quanto dos demais modelos de dados relacionais e multidimensionais, mantendo e versionando todos os scripts desenvolvidos.
Conhecimentos e habilidades nas linguagens e tecnologias aplicadas no ambiente de atuação; Domínio na instalação, administração, customização e manutenção de SGBDs Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados; Bancos de dados Microsoft SQLServer, PostgreSQL, MongoDB e outros componentes de arquitetura de dados, como Elasticsearch, Hadoop e [Apache] Kafka; Rotinas de backup PITR (Point In Time Recover); Programação para dados e APIs; Ferramentas de visualização de dados, mineração de dados, ETL de forma programática e versionável, anonimização, abertura de dados, e geração de relatórios analíticos; Implementação de rotinas e protocolos de segurança no banco.
Domínio em SQL Avançado (Stored Procedures, Views, Indexação, Particionamento e Tuning). Experiência com Data Warehouses modernos e bancos colunares (ex: BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift ou ClickHouse). Conhecimento prático em provedores de nuvem (AWS, Azure ou Google Cloud). Familiaridade com processos e ferramentas de ETL/ELT (ex: Airflow, dbt, ADF, Data Factory ou SSIS). Conhecimento básico de Python com foco em Pandas e Numpy