Analista De Dados Sênior

Aline Oliveira; São Paulo; Vor Ort; BRL 201.000 - 246.000; Teilzeit

Zusammenfassung

Aline Oliveira procura Analista de Dados Sênior temporário (4 meses) para transformar grandes volumes de dados em insights estratégicos. Você construirá pipelines eficientes e garantirá uma arquitetura de dados robusta no ecossistema AWS, atuando na ingestão, governança, modelagem e disponibilização de dados com IA mandatória para acelerar análises e decisões.

Buscamos proficiência em SQL, Python (Pandas/PySpark) e Power BI, além de experiência com AWS Glue, Lake Formation, Athena, Aurora, DMS,

Qualifikationen

• Experiência sólida como Analista de Dados Sênior em ambientes de grande volume de dados.
• Domínio do ecossistema AWS para data lake e governança.
• Conhecimento avançado de SQL e Python para análise e modelagem de dados.
• Experiência com Power BI para dashboards e storytelling de dados.

Aufgaben

• Desenhar e manter pipelines de dados eficientes no AWS S3.
• Ingestão, governança, modelagem e disponibilização de dados com ferramentas IA.
• Monitorar pipelines e governança de dados com CloudWatch e Lake Formation.
• Criar dashboards analíticos em Power BI para tomadas de decisão.

Kenntnisse

SQL

Python

Power BI

Pandas

PySpark

Data Lake AWS

Tools

AWS Glue

Lake Formation

Athena

Aurora

DMS

AppFlow

Lambda

EventBridge

CloudWatch

Systems Manager

Power BI

Jobbeschreibung

*Analista de Dados Sênior (Temporário 4 meses)*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.