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Resumo da vaga
Uma empresa de tecnologia no Rio de Janeiro está buscando um Analista Sênior de Dados e IA. O candidato ideal deve ter experiência sólida em bancos de dados e pipelines de dados, proficiência em SQL e Python, e capacidade para atuar em ambientes de Data Lake. Este profissional irá projetar soluções analíticas avançadas e apoiar iniciativas de Machine Learning. Valorizamos certificações em Cloud e conhecimentos de segurança de dados.
Qualificações
Experiência sólida como Analista de Dados ou Engenheiro de Dados.
Capacidade analítica com visão estratégica e orientação a negócio.
Proficiência em Python aplicado a dados (Pandas, NumPy).
Responsabilidades
Projetar e implementar pipelines de dados focados em eficiência e escalabilidade.
Apoiar iniciativas de Machine Learning e IA Generativa com dados estruturados e não estruturados.
Construir e manter estruturas para monitoramento de dados.
Conhecimentos
SQL
Python
Análise de Dados
Data Visualization
Data Lakes
Ferramentas
PostgreSQL
AWS
Azure
Power BI
Descrição da vaga
Analista Sênior de Dados e IA (Rio de Janeiro)
Projetar e implementar pipelines de dados com foco em eficiência, escalabilidade e governança.
Realizar modelagem, extração, transformação e carga de dados (ETL/ELT).
Atuar em ambientes de Data Lake e Data Warehouse com arquitetura moderna.
Assegurar a qualidade, confiabilidade e disponibilidade dos dados.
Apoiar iniciativas de Machine Learning e IA Generativa com foco em dados estruturados e não estruturados.
Construir e manter estruturas para monitoramento de dados e indicadores técnicos.
Trabalhar em parceria com engenheiros e cientistas de dados em soluções analíticas avançadas.
Requisitos Obrigatórios:
Experiência sólida como Analista de Dados ou Engenheiro de Dados.
Capacidade analítica com visão estratégica e orientação a negócio.
Domínio em SQL e bancos de dados relacionais (PostgreSQL, SQL Server, MySQL).
Vivência prática com Data Lakes e soluções de armazenamento em nuvem (AWS, Azure ou GCP).
Proficiência em Python aplicado a dados (Pandas, NumPy).
Conhecimento em frameworks de ETL/ELT e boas práticas de engenharia de dados.
Experiência com ferramentas de data visualization (Power BI, Tableau, Looker, etc.).
Familiaridade com MLOps, versionamento de modelos e automação de pipelines.
Noções sólidas de segurança de dados, governança e data readiness.
Diferenciais:
Certificações em Cloud (AWS, Azure ou GCP).
Espanhol intermediário.
Experiência com ambientes altamente regulados ou de missão crítica.
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