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-1952 · ACESSO PARCIAL
Analista de dados
Enkel TI · Barueri, SP
Esta é 1 de 59.078 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 anteontem
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
59.078
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 (59.078 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
Estamos buscando um Analista de Dados Pleno para fazer parte do time!
Descrição do Cargo
O Analista de Dados Pleno é responsável por estruturar, modelar e disponibilizar dados dentro de uma arquitetura Lake House na AWS, garantindo a organização das camadas de dados (Medallion Architecture), a modelagem dimensional e a qualidade e segurança das informações para apoiar decisões de negócio.
O profissional atua diretamente na construção e manutenção de estruturas de dados no Data Lake / Data Warehouse, no desenvolvimento e otimização de pipelines ELT/ETL em ambiente cloud, elaborando consultas SQL avançadas e programando em Python para manipulação de dados.
Trabalha em estreita colaboração com equipes de negócio e stakeholders para compreender necessidades analíticas, traduzir requisitos em soluções de dados e garantir que as entregas estejam alinhadas aos objetivos estratégicos.
Espera-se autonomia, proatividade na busca de informações, compromisso com a governança e segurança dos dados, e capacidade de utilizar ferramentas de Inteligência Artificial para potencializar a execução das atividades.
Funções Detalhadas / Atribuições e Responsabilidades
- Estruturar e manter dados dentro da arquitetura Lake House na AWS, organizando as camadas da Arquitetura Medallion (bronze/prata/ouro ou raw/trusted/refined).
- Modelar tabelas utilizando modelagem estrela (star schema) com tabelas fato e dimensão, definindo métricas de mensuração e granularidade adequada às necessidades de negócio.
- Desenvolver, manter e otimizar pipelines ELT/ETL em ambiente cloud (preferencialmente AWS), garantindo eficiência, escalabilidade e confiabilidade no processamento de dados.
- Elaborar e otimizar consultas SQL avançadas para extração, transformação e análise de dados, além de utilizar Python para automação e manipulação de dados.
- Utilizar serviços AWS de dados — Amazon S3, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon Athena, AWS Lambda, AWS IAM, AWS Lake Formation e AWS Step Functions — para construção e manutenção da infraestrutura de dados.
- Implementar e gerenciar orquestração de workflows de dados utilizando Apache Airflow, AWS Step Functions e ferramentas de IaC como Terraform.
- Colaborar frequentemente com o time de negócios e stakeholders para entender necessidades analíticas, levantar requisitos e garantir que as soluções de dados atendam aos objetivos estratégicos da organização.
- Garantir a qualidade, integridade e segurança dos dados, implementando boas práticas de validação, catalogação, controle de acessos e conformidade com políticas de governança e proteção de dados (LGPD).
- Buscar proativamente informações junto às pessoas detentoras dos dados quando houver lacunas ou informações incompletas nas demandas, sem aguardar passivamente.
- Utilizar ferramentas de Inteligência Artificial (Kiro, Amazon Quick) para apoiar e acelerar a execução de tarefas, sabendo estruturar prompts com contexto e objetivos claros.
- Documentar processos, modelagens, pipelines e decisões técnicas para facilitar a manutenção e o compartilhamento de conhecimento com a equipe.
- Manter-se atualizado sobre tecnologias de dados, arquiteturas cloud e boas práticas de analytics e engenharia de dados.
Conhecimentos Técnicos
Lake House & Arquitetura Medallion: Conhecimento sólido do conceito de Lake House, compreendendo a diferença entre Data Lake e Lake House e a aplicação prática da Arquitetura Medallion (camadas bronze, prata e ouro / raw, trusted, refined).
Modelagem Dimensional (Star Schema): Experiência em modelagem estrela com tabelas fato e dimensão, incluindo definição de métricas e granularidade adequada às necessidades de negócio.
Pipelines ELT/ETL em Cloud: Experiência comprovada no desenvolvimento e otimização de pipelines ELT/ETL em ambiente Cloud, preferencialmente AWS.
Serviços AWS: Sólido conhecimento em serviços AWS de dados: AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon S3, AWS Lambda, AWS IAM, Amazon Athena e AWS Step Functions.
SQL Avançado & Python: Domínio avançado de linguagem SQL e programação em Python para manipulação, transformação e automação de dados.
Orquestração & IaC: Experiência com orquestração de workflows de dados (Apache Airflow, AWS Step Functions) e infraestrutura como código (Terraform).
Qualidade & Segurança de Dados: Conhecimento em práticas de qualidade e segurança de dados, incluindo validação, catalogação, controle de acessos e governança de dados (LGPD).
Inteligência Artificial: Noções de como utilizar ferramentas de IA (prompts, contexto, skills) para apoiar e acelerar a execução de atividades técnicas.
Conhecimentos Gerais & Comportamentais
Formação: Bacharelado em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas.
Proatividade e Autonomia: Capacidade de buscar informações diretamente com as áreas detentoras dos dados, sem depender de intermediários.
Inferência de Requisitos: Capacidade de inferir o que uma demanda pede e agir de forma independente quando as informações não estão completas.
Colaboração com Negócios: Forte orientação à colaboração com times de negócio, com habilidade para traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas de dados.
Capacidade Analítica: Excelente capacidade analítica e habilidade para resolução de problemas complexos de dados.
Comunicação: Boa comunicação para atuar em ambiente colaborativo e multidisciplinar, traduzindo conceitos técnicos para áreas de negócio.
Organização e Gestão: Organização para gerenciar múltiplas demandas e prioridades, entregando dentro dos prazos definidos.
Qualidade & Segurança: Comprometimento com a qualidade e segurança das informações, respeitando políticas de governança e proteção de dados.
Diferenciais
Certificações AWS
AWS Certified Data Analytics, AWS Certified Data Engineer, AWS Certified Cloud Practitioner ou AWS Solutions Architect.
Data Warehouse / Business Intelligence
Experiência prévia com projetos de DW ou BI em ambiente cloud.
Modelagem com dbt
Conhecimento em ferramentas de transformação e modelagem de dados (ex.: dbt).
Visualização de Dados
Familiaridade com ferramentas como Amazon QuickSight, Power BI ou Tableau.
Governança de Dados & LGPD
Experiência aprofundada com práticas de governança de dados e conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados.
Monitoramento & Observabilidade
Conhecimento em monitoramento e observabilidade de pipelines de dados (CloudWatch, alertas, logging).
Metodologias Ágeis
Vivência em Scrum, Kanban ou outras metodologias ágeis de desenvolvimento.
Consultoria / Clientes Externos
Experiência em projetos de consultoria ou atendimento a clientes externos.
Vem fazer parte do time! Aguardamos a sua inscrição!!
Show more Show lessLeu 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
59.078 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.