Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-9087 · ACESSO PARCIAL
Analista de Dados
Instituto de Pesquisas ELDORADO · Campinas, SP
Esta é 1 de 75.637 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada há 2 semanas
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
75.637
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (75.637 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
Buscamos pessoas apaixonadas por tecnologia. Alguém que se motive por desafios e atue com autonomia. Precisa gostar de trabalhar em equipe e possuir espírito colaborativo.
Responsabilidades e atribuições
- Desenvolver e implantar pipelines de ingestão a partir de fontes heterogêneas: APIs REST, scraping web, procedures SQL de sistemas legados e arquivos;
- Apoiar a implementação de mecanismos de réplica somente leitura para sistemas que não oferecem acesso direto ao banco (ex.: ERPs legados), com atenção ao impacto de performance nos sistemas de origem.Implementar transformações de dados em Azure Databricks / Fabric Spark usando PySpark e SQL;
- Participar de benchmarks de custo e performance de processamento, contribuindo para a definição de dimensionamento mais eficiente;
- Modelar e manter as camadas Bronze, Silver e Gold seguindo o padrão medallion architecture;
- Implementar pipelines de scraping resilientes, com mecanismos de detecção de mudança de layout e tratamento de bloqueio;
- Construir as camadas Bronze, Silver e Gold da plataforma, aplicando deduplicação, normalização e testes de qualidade de dados;
- Desenvolver mecanismos de contrato de dados (data contracts) e alertas de schema drift para integrações de terceiros;
- Construir dashboards e relatórios em Power BI a partir da camada de dados estruturada;
- Traduzir requisitos de negócio em modelos de dados e visualizações eficazes;
- Implementar controle de acesso a dados nos relatórios (Row Level Security), alinhado às políticas de RBAC da empresa;
- Implementar testes de qualidade de dados e transformações declarativas usando dbt;
- Apoiar a configuração de recursos de self-service analytics (ex.: Fabric Copilot);
- Colaborar com o time de governança para garantir lineage e classificação adequada dos dados;
- Diagnosticar e resolver problemas de performance em pipelines e consultas;
- Realizar testes de aceitação com usuários finais e ajustar dashboards a partir do feedback.
- Formação superior completa em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Análise de Sistemas, ou equivalente;
- Experiência sólida em engenharia de dados, domínio de Python/PySpark e SQL;
- Experiência prática com Databricks (ou Spark em geral) e ferramentas de orquestração como Azure Data Factory;
- Conhecimento de formatos de dados analíticos (Parquet, Delta Lake);
- Experiência com dbt é desejável;
- Conhecimento de práticas de controle de versão (Git) e CI/CD para pipelines de dados;
- Experiência com integração de dados via API REST;
- Conhecimento de boas práticas de visualização de dados e storytelling com dados;
- Experiência com fontes de dados diversas (SQL, APIs, arquivos, Lakehouse/Warehouse);
- Experiência implementando segurança em nível de linha (Row Level Security);
- Disponibilidade para viagens para cidade de São Paulo é um diferencial;
- Inglês avançado é diferencial.
“O Instituto de Pesquisas Eldorado valoriza um ambiente diversificado e se orgulha de ser uma organização que oferece oportunidades de forma igualitária. Todos que se candidatarem serão avaliados, independentemente de raça, deficiência, cor, religião, sexo, identidade ou expressão de gênero, orientação sexual, nacionalidade ou idade”. Show more Show less
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
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Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
75.637 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.