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-0950 · ACESSO PARCIAL
Analista de Dados Pleno - Porto Alegre
Stefanini · Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brasil
Esta é 1 de 49.097 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
49.097
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 (49.097 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
Principais responsabilidades Entender necessidades junto às áreas de negócio e demais times, compreendendo contexto, regras de negócio e valor esperado; Traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas e modelos de dados; Desenvolver transformações de dados utilizando Databricks, PySpark e SQL; Modelar, construir e evoluir dados no Lakehouse, contribuindo para as camadas da arquitetura medalhão, como Bronze, Silver e Gold; Estruturar dados tratados, integrados e confiáveis para diferentes necessidades de consumo; Definir e implementar regras de transformação, relacionamentos, granularidade, chaves e estruturas dos modelos; Construir e evoluir datasets e modelos analíticos reutilizáveis; Avaliar a qualidade, consistência e confiabilidade dos dados; Desenvolver análises de negócio e apoiar a geração de insights; Construir e evoluir dashboards e visualizações em Power BI; Trabalhar de forma próxima a áreas técnicas e de negócio; Manter suas atividades, andamento, decisões e impedimentos atualizados no Jira; Participar das cerimônias e práticas do time em modelo Scrum; Utilizar comunicação assíncrona para registrar contextos, decisões e alinhamentos relevantes. O que esperamos Buscamos uma pessoa com autonomia, organização e boa comunicação, capaz de interagir com diferentes pessoas para entender problemas e construir soluções. É importante ter olhar para o negócio mesmo atuando de forma técnica, buscando compreender o problema e o valor gerado antes de partir para a implementação.
Esperamos experiência com: Databricks; PySpark; SQL; Modelagem de dados; Transformação e tratamento de dados; Lake/Lakehouse e arquitetura medalhão; Qualidade e confiabilidade de dados; Power BI e DataViz; Análise exploratória e análises de negócio; Scrum e formas ágeis de trabalho. Diferenciais Experiência anterior no mercado de Seguros; Conhecimento de produtos, processos ou indicadores de seguros; Experiência em posições que combinem Analytics Engineering, Engenharia de Dados, Analytics e DataViz; Facilidade para transitar entre uma conversa de negócio, análise dos dados, definição da modelagem e implementação técnica. Modelo de trabalho Buscamos preferencialmente uma pessoa de Porto Alegre/RS ou região, com disponibilidade para atuação híbrida e presença no CAS uma vez por semana.
🍛 Vale-alimentação ou vale-refeição;
👨🏼🎓 Desconto em cursos, universidades e instituições de idiomas;
📚 Academia Stefanini — plataforma com cursos on-line, gratuitos, atualizados e com certificado;
🗣 Mentoring;
💉 Clube de vantagens para consultas e exames;
🏥 Assistência médica;
🦷 Assistência odontológica;
💰 Clube de vantagens e descontos nos melhores estabelecimentos;
🛫 Clube de viagens;
🐶 Convênio para pets.
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
Leva 1 minuto
Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
49.097 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.