Analista de Dados - Pleno

Universidade de Fortaleza; Fortaleza; Presencial; BRL 100 000 - 167 000; Tempo integral

Vantagens oferecidas por esta oferta de emprego

Alimentação na Empresa

Plano de saúde com Coparticipação

Plano odontológico

Incentivo Educacional

Descontos em empresas parceiras

Ginástica Laboral

Kit Bebê

Resumo da oferta

Universidade de Fortaleza busca profissional para atuar como Analista de Engenharia de Dados, desenvolvendo soluções de dados, pipelines ETL/ELT e modelos analíticos para consumo interno. Será responsável pela operacionalização de Data Lake/Lakehouse e pela colaboração próxima com áreas de negócio para entender problemas e propor soluções baseadas em dados.

O candidato ideal possui experiência com SQL, DBT, AWS e Python (Pandas), além de boa comunicação e autonomia para trabalhar em ambiente

Qualificações

• Graduação em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia, Estatística, Análise e Desenvolvimento de Sistemas ou áreas correlatas.
• Experiência profissional em Engenharia de Dados ou áreas relacionadas.
• Experiência prática com construção e manutenção de pipelines de dados.
• Conhecimento sólido de SQL.
• Conhecimento de DBT.
• Conhecimento em modelagem de dados, especialmente modelagem dimensional e conceitos de Data Warehouse.
• Experiência com processos de ETL/ELT e integração de dados provenientes de diferentes fontes.
• Experiência com ambiente Cloud, preferencialmente AWS.
• Conhecimento em serviços AWS relacionados a dados, como Glue, Lambda, DMS, Athena e S3.
• Conhecimento em Python aplicado a dados, especialmente Pandas.
• Experiência com Git e práticas de versionamento.
• Capacidade de analisar problemas, investigar dados e propor soluções.
• Capacidade de trabalhar com autonomia na execução das atividades e resolução de problemas
• Boa comunicação e capacidade de trabalhar próximo às áreas de negócio.

Responsabilidades

• Desenvolver e evoluir soluções de engenharia de dados, garantindo qualidade, performance, confiabilidade e escalabilidade.
• Construir, manter e aprimorar pipelines de ETL/ELT para integração e processamento de dados de diferentes fontes.
• Implementar e evoluir modelos de dados, especialmente modelos dimensionais voltados ao consumo analítico.
• Contribuir para a evolução e operacionalização do Data Lake/Lakehouse, seguindo os padrões técnicos definidos pela área.
• Realizar análises exploratórias e investigações sobre os dados para identificar padrões, oportunidades e insights.
• Trabalhar junto às áreas de negócio para compreender problemas, estruturar necessidades e contribuir para soluções orientadas por dados.
• Aplicar boas práticas de qualidade, organização, documentação, catalogação, segurança e governança de dados.
• Contribuir para a implementação de boas práticas de desenvolvimento, versionamento, documentação e padronização das soluções.
• Buscar continuamente novas práticas e tecnologias e desenvolver conhecimentos em Analytics, Machine Learning e IA aplicados a dados.

Conhecimentos

SQL

Python (Pandas)

Git

Autonomia

Comunicação

Formação académica

Ciência da Computação

Sistemas de Informação

Engenharia

Estatística

Análise e Desenvolvimento de Sistemas

Ferramentas

DBT

AWS

Glue

Lambda

DMS

Athena

S3

Descrição da oferta de emprego

Nível

Analista

Cursos de

ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS,Ciência da Computação,Engenharia da Computação

Escolaridade

Graduação - ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS,Ciência da Computação,Engenharia da Computação - Completo

Tipo de contrato

CLT

Jornada de trabalho

Segunda à sexta, das 8h às 18h (com 1h30 de almoço)Horário de entrada flexível, com possibilidade de início das 7h30 às 9h.

Benefícios

Alimentação na Empresa, Plano de saúde com Coparticipação, Plano odontológico , Incentivo Educacional, Descontos em empresas parceiras, Ginástica Laboral , Kit Bebê

Responsabilidades Da Posição

O que você fará por aqui (atividades)

• Desenvolver e evoluir soluções de engenharia de dados, garantindo qualidade, performance, confiabilidade e escalabilidade.
• Construir, manter e aprimorar pipelines de ETL/ELT para integração e processamento de dados de diferentes fontes.
• Implementar e evoluir modelos de dados, especialmente modelos dimensionais voltados ao consumo analítico.
• Contribuir para a evolução e operacionalização do Data Lake/Lakehouse, seguindo os padrões técnicos definidos pela área.
• Realizar análises exploratórias e investigações sobre os dados para identificar padrões, oportunidades e insights.
• Trabalhar junto às áreas de negócio para compreender problemas, estruturar necessidades e contribuir para soluções orientadas por dados.
• Aplicar boas práticas de qualidade, organização, documentação, catalogação, segurança e governança de dados.
• Contribuir para a implementação de boas práticas de desenvolvimento, versionamento, documentação e padronização das soluções.
• Buscar continuamente novas práticas e tecnologias e desenvolver conhecimentos em Analytics, Machine Learning e IA aplicados a dados.

Requisitos Obrigatórios Para a Posição

O que buscamos (requisitos)

• Graduação em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia, Estatística, Análise e Desenvolvimento de Sistemas ou áreas correlatas.
• Experiência profissional em Engenharia de Dados ou áreas relacionadas.
• Experiência prática com construção e manutenção de pipelines de dados.
• Conhecimento sólido de SQL.
• Conhecimento de DBT.
• Conhecimento em modelagem de dados, especialmente modelagem dimensional e conceitos de Data Warehouse.
• Experiência com processos de ETL/ELT e integração de dados provenientes de diferentes fontes.
• Experiência com ambiente Cloud, preferencialmente AWS.
• Conhecimento em serviços AWS relacionados a dados, como Glue, Lambda, DMS, Athena e S3.
• Conhecimento em Python aplicado a dados, especialmente Pandas.
• Experiência com Git e práticas de versionamento.
• Capacidade de analisar problemas, investigar dados e propor soluções.
• Capacidade de trabalhar com autonomia na execução das atividades e resolução de problemas
• Boa comunicação e capacidade de trabalhar próximo às áreas de negócio.