Analista de Engenharia de Analytics

Accenture Brasil

São Paulo

Hybrid

BRL 140,000 - 240,000

Full time

16 hours ago

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Benefits offered by this job

Assistência Médica

Assistência Odontológica

Vale Refeição/Alimentação

Seguro de vida

Previdência Privada

Welhub

Opção de compra de ações com desconto

Desconto Farmácia

Auxílio Creche

Parceria com escola de idiomas

Licença Maternidade e Paternidade Estе

PPR

Conforme política vigente

Job summary

A Accenture Brasil está buscando um(a) profissional com sólido embasamento técnico para liderar análises e modelagem de grandes volumes de dados, extração, processamento e construção de pipelines na nuvem.

Você trabalhará com SQL, Python, Azure e Databricks, desenvolvendo modelos preditivos, dashboards e garantindo a qualidade dos dados, apoiando consultores com gráficos e mensagens executivas. A posição é híbrida, em São Paulo, com foco em IA aplicada aos negócios.

Qualifications

Graduação em Engenharia, Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Economia ou outra área quantitativa.
Experiência trabalhando com dados em startups, consultorias ou equipes de analytics.
Conhecimentos avançados em Python (Pandas e Scikit-learn) e SQL.
Experiência prática com Databricks.
Experiência em Azure, incluindo criação e configuração de máquinas virtuais, ambientes analíticos e construção de pipelines de dados/ETL.
Uso diário de VS Code e GitHub.
Utilização frequente de ferramentas de IA voltadas para desenvolvimento, como Claude Code ou similares.

Responsibilities

Extrair, processar e modelar dados de bases corporativas de grande volume utilizando SQL, garantindo a qualidade dos dados e a rastreabilidade das fontes.
Desenvolver análises descritivas, diagnósticas e preditivas em Python, incluindo correlação, testes de hipótese, regressão, árvores de decisão e segmentação.
Construir e manter pipelines de dados e processos ETL na Azure (Data Factory e/ou Databricks Workflows), incluindo agendamento e tratamento de falhas.
Criar e configurar ambientes analíticos na Azure, como máquinas virtuais, armazenamentos (Data Lake/Blob Storage) e workspaces do Databricks.
Implementar monitoramentos recorrentes, com tabelas e alertas atualizados automaticamente para os dashboards da squad.
Versionar código no GitHub seguindo boas práticas de branching, pull requests e documentação.
Utilizar ferramentas de IA para desenvolvimento, como Claude Code, para acelerar codificação, debugging e documentação.
Apoiar consultores na preparação de gráficos e mensagens-chave para apresentações executivas.

Skills

Python

SQL

Pandas

Scikit-learn

Claude Code

Education

Engenharia, Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Economia ou área quantitativa

Tools

Azure Data Factory

Databricks

Databricks Workflows

GitHub

VS Code

Job description

Sobre a Accenture

A Accenture ajuda as principais empresas do mundo a se reinventarem, construindo seu núcleo digital e liberando o poder da IA para gerar valor com rapidez em organizações de todos os setores. Nossa estratégia é ser o parceiro de reinvenção preferido de nossos clientes, liderar a adoção da IA de maneira segura e em escala, ser a empresa impulsionada por IA mais centrada no cliente, além de ser o melhor lugar para se trabalhar. Reunimos o talento de aproximadamente 786 mil pessoas com ativos e plataformas proprietárias, profundo conhecimento em processos e indústrias e relações líderes no ecossistema para oferecer soluções integradas e resultados mensuráveis em escala. Por meio de nossos Reinvention Services oferecemos ampla expertise em Cibersegurança, Núcleo Digital, Finanças, Indústria e Empresa, Song, Cadeia de Suprimentos & Engenharia e Talento, com capacidades avançadas em IA e Dados, Indústria & Processos e Tecnologia. Atendemos aproximadamente 9 mil clientes e geramos cerca de US$ 70 bilhões em receita no ano fiscal de 2025.

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Sobre a Accenture

A oportunidade:

Você trabalhará diretamente com algumas das maiores empresas do mundo, transformando dados em insights que orientam decisões de negócio. Terá autonomia para liderar análises e desafiar as equipes de negócio dos clientes com novas perguntas e hipóteses. Esta é uma posição estratégica e de ponta a ponta, na qual você poderá enxergar diretamente o impacto do seu trabalho nos resultados do cliente. Estamos procurando uma pessoa com sólida base técnica para ser a principal responsável por análises e modelagem de grandes volumes de dados. Você atuará na extração e processamento de dados de bases corporativas, construção de pipelines e modelos analíticos, além da configuração dos ambientes em nuvem necessários para a operação dessas soluções.

O que você vai fazer no seu dia a dia:

Extrair, processar e modelar dados de bases corporativas de grande volume utilizando SQL, garantindo a qualidade dos dados e a rastreabilidade das fontes.
Desenvolver análises descritivas, diagnósticas e preditivas em Python, incluindo correlação, testes de hipótese, regressão, árvores de decisão e segmentação.
Construir e manter pipelines de dados e processos ETL na Azure (Data Factory e/ou Databricks Workflows), incluindo agendamento e tratamento de falhas.
Criar e configurar ambientes analíticos na Azure, como máquinas virtuais, armazenamentos (Data Lake/Blob Storage) e workspaces do Databricks.
Implementar monitoramentos recorrentes, com tabelas e alertas atualizados automaticamente para os dashboards da squad.
Versionar código no GitHub seguindo boas práticas de branching, pull requests e documentação.
Utilizar ferramentas de IA para desenvolvimento, como Claude Code, para acelerar codificação, debugging e documentação.
Apoiar consultores na preparação de gráficos e mensagens-chave para apresentações executivas.

O que estamos procurando na pessoa que vai fazer parte do time:

Graduação em Engenharia, Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Economia ou outra área quantitativa.
Experiência trabalhando com dados em startups, consultorias ou equipes de analytics.
Conhecimentos avançados em Python (Pandas e Scikit-learn) e SQL.
Experiência prática com Databricks.
Experiência em Azure, incluindo criação e configuração de máquinas virtuais, ambientes analíticos e construção de pipelines de dados/ETL.
Uso diário de VS Code e GitHub.
Utilização frequente de ferramentas de IA voltadas para desenvolvimento, como Claude Code ou similares.

Benefícios: