Analista de Dados Sênior

KSTACK; São Paulo; Hybrid; BRL 140,000 - 210,000; Full time

Job summary

A KSTACK procura Analista de Dados Sênior para transformar grandes volumes de dados em insights estratégicos na AWS, construindo pipelines robustos e aplicando IA para acelerar análises e gerar valor preditivo. O papel envolve governança, modelagem e entrega de soluções de dados com foco em resultados de negócio.

Você trabalhará com SQL avançado, Python, Power BI e modelos de dados para fornecer dashboards de alto impacto e suporte à tomada de decisões estratégicas em diferentes áreas da empresa.

Qualifications

• Experiência sólida como Analista de Dados Sênior em grandes volumes.
• Domínio do ecossistema AWS Data Lake (S3, Glue, Lake Formation, Athena, Aurora, DMS, AppFlow).
• Conhecimento em orquestração/serverless na AWS: Lambda, EventBridge, CloudWatch, Systems Manager.
• Uso de IA prática para acelerar entregas de dados (modelos generativos, automações).
• SQL avançado e Python para análise de dados (Pandas, PySpark), modelagem dimensional.
• Experiência com Power BI em modelagem, DAX e Power Query.

Responsibilities

• Engenharia e Modelagem no Data Lake com estruturas relacionais e dimensionais em S3.
• Construção e orquestração de pipelines ETL/ELT com AWS Glue, DMS, AppFlow.
• Aplicação de IA nas entregas para acelerar analyses e produtos de dados.
• Governança, segurança e monitorização com Lake Formation, CloudWatch e Systems Manager.
• Análise estratégica e consultas ad-hoc com AWS Athena e Aurora.
• Desenvolvimento de relatórios e dashboards analíticos no Power BI para decisões de negócio.

Skills

SQL avançado

Python (Pandas, PySpark)

Power BI

Tools

AWS S3

AWS Glue

Lake Formation

AWS Athena

Amazon Aurora

AWS DMS

AppFlow

AWS Lambda

EventBridge

CloudWatch

AWS Systems Manager

Job description

A missão será transformar grandes volumes de dados em insights estratégicos e soluções inteligentes, construindo pipelines eficientes e garantindo uma arquitetura de dados robusta no ecossistema AWS. Atuará diretamente na ingestão, governança, modelagem e disponibilização de dados, utilizando ferramentas de Inteligência Artificial de forma mandatória para acelerar análises, otimizar rotinas e agregar valor preditivo e prescritivo às tomadas de decisão da empresa.

Principais Responsabilidades

Engenharia e Modelagem no Data Lake: Desenhar, otimizar e manter estruturas de dados relacionais e dimensionais armazenadas no Amazon S3, utilizando AWS Glue e Lake Formation.

Construção e Orquestração de Pipelines (ETL/ELT): Desenvolver e integrar fluxos de dados de alta performance utilizando AWS Glue, AWS DMS, AppFlow e automações via AWS Lambda e EventBridge.

Aplicação Mandatória de IA nas Entregas: Incorporar soluções e ferramentas de Inteligência Artificial (IA Generativa, Machine Learning e automações inteligentes) no ciclo de desenvolvimento de análises e produtos de dados.

Governança, Segurança e Monitorização: Gerir regras de acesso e privacidade de dados com AWS Lake Formation, monitorizar jobs e infraestrutura via CloudWatch e administrar configurações centralizadas com AWS Systems Manager.

Análise Estratégica e Consultas Avançadas: Realizar análises complexas ad-hoc e validações operacionais de alta performance com AWS Athena e bancos relacionais Amazon Aurora.

Visualização de Dados e Storytelling: Desenvolver relatórios e dashboards analíticos de alto impacto no Power BI, traduzindo métricas técnicas em decisões estratégicas para as áreas de negócio.

Requisitos Técnicos

Experiência sólida como Analista de Dados Sênior em ambientes de grande volume de dados.

Domínio do ecossistema de Data Lake da AWS: S3, AWS Glue, Lake Formation, AWS Athena, Amazon Aurora, AWS DMS e AppFlow.

Conhecimento em orquestração, automação e monitorização serverless na AWS: AWS Lambda, EventBridge, CloudWatch e AWS Systems Manager.

Uso de IA como ferramenta de trabalho: Domínio prático na aplicação de Inteligência Artificial (modelos generativos, assistentes de código e automações inteligentes) para acelerar e enriquecer as entregas de dados.

Domínio avançado de SQL (otimização de consultas, janelamento, subqueries complexas) e linguagem Python para análise e manipulação de dados (Pandas, PySpark).

Domínio em modelagem dimensional (Fatos e Dimensões) e boas práticas de governança de dados.

Experiência sólida com Power BI (Modelagem, DAX e Power Query).

Diferenciais

Experiência no desenvolvimento e deploy de modelos de Machine Learning (ex.: Amazon SageMaker, Scikit-Learn).

Conhecimento e aplicação de soluções com arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation) ou integração de LLMs a bases de dados corporativas.

Certificações oficiais AWS (ex.: AWS Certified Data Engineer - Associate ou AWS Certified Machine Learning).

Práticas de CI/CD para dados e controlo de versão com Git.