Buscamos um(a) Analista Sênior de Dados para atuar na construção, operação e evolução de pipelines de dados em ambiente AWS.

Essa posição terá papel chave não só na entrega técnica, mas também na evolução do modelo operacional do time, apoiando e conduzindo iniciativas para automatizar toda a jornada de processamento até a entrega dos dados, aumentando eficiência, escalabilidade e qualidade.

Além disso, será responsável por atuar próximo aos clientes e áreas internas no entendimento das regras de negócio, apoiando processos de homologação, validação e documentação das soluções, garantindo aderência técnica como também apoiará no desenvolvimento soluções com PySpark e Python, orquestrar fluxos com Airflow e atuar como ponto focal das ferramentas desenvolvidas, com foco em melhoria de performance, confiabilidade e evolução contínua.

Nosso time possui alta visibilidade dentro da companhia, sendo reconhecido pela capacidade de atender demandas customizadas com excelência e foco na melhor experiência de entrega aos clientes.

Também apoiará em demandas customizadas de clientes internos e externos por meio de Jupyter Notebooks e análises técnicas em um ambiente dinâmico voltado à experiência do cliente final.

Responsabilidades

• Desenvolver pipelines de dados com PySpark
• Criar e manter DAGs no Apache Airflow
• Implementar soluções em AWS (S3, EMR, EMR Studio)
• Criar notebooks para análises e customizações
• Atuar como responsável técnico das soluções em produção
• Otimizar performance e garantir qualidade dos dados
• Documentar e organizar entregas

• Conduzir e apoiar iniciativas de automação da jornada end-to-end de dados

• Atuar no entendimento de regras de negócio junto a clientes e stakeholders

• Apoiar processos de homologação e validação das soluções desenvolvidas

Diferencial do time

• Alto nível de exposição interna e impacto nos clientes
• Atuação em projetos customizados e estratégicos
• Forte cultura de evolução contínua e automação
• Interface direta com negócio e tecnologia

Requisitos

• Experiência sólida com Python e PySpark
• Vivência com Apache Airflow
• Conhecimento em AWS (S3, EMR, EMR Studio)
• Experiência com Jupyter Notebook
• Conhecimento em processamento distribuído e Data Lake
• Versionamento com Git
• Capacidade de atuar com autonomia e visão analítica

Diferenciais

• Experiência com Iceberg
• Conversão de SQL (T-SQL) para PySpark
• Experiência em migração para Cloud (AWS)
• CI/CD para pipelines de dados
• Conhecimento em governança e modelagem de dados

Inteligência Artificial aplicada a Dados

• Uso de ML/IA para análise de dados e geração de insights
• Experiência com bibliotecas como Scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow
• Aplicação de detecção de anomalias e segmentação
• Uso de LLMs para análise e exploração de dados

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