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.

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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

HíbridoTempo integralPleno

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.

Aderência técnicapeso 0.45
Senioridadepeso 0.25
Localização e modelo de trabalhopeso 0.2
Setor e contextopeso 0.1

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.

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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

Analytics Engineer Pleno | Seguros Buscamos uma pessoa Analytics Engineer Pleno para fazer parte do time de Dados & Analytics de Seguros. Essa posição atua na conexão entre negócio, engenharia de dados e Analytics. Procuramos alguém capaz de compreender uma necessidade de negócio, explorar os dados disponíveis e transformar essa necessidade em uma solução técnica, atuando desde a modelagem e transformação dos dados no Lakehouse até sua disponibilização para análises e visualizações. 

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.

Vale a pena me candidatar? Ver minha nota

Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.

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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

49.097 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.

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