Descrição da Vaga
A Kstack busca um Analista de Dados Sênior para transformar grandes volumes de dados em insights estratégicos e soluções inteligentes. O profissional será responsável por construir pipelines eficientes e garantir uma arquitetura de dados robusta no ecossistema AWS, atuando diretamente na ingestão, governança, modelagem e disponibilização de dados. A utilização de ferramentas de Inteligência Artificial será mandatória para acelerar análises, otimizar rotinas e agregar valor preditivo e prescritivo às tomadas de decisão da empresa.
Responsabilidades
- Desenhar, otimizar e manter estruturas de dados relacionais e dimensionais armazenadas no Amazon S3, utilizando AWS Glue e Lake Formation.
- Desenvolver e integrar fluxos de dados de alta performance utilizando AWS Glue, AWS DMS, AppFlow e automações via AWS Lambda e EventBridge.
- Incorporar soluções e ferramentas de Inteligência Artificial (IA Generativa, Machine Learning e automações inteligentes) no ciclo de desenvolvimento de análises e produtos de dados.
- Gerir regras de acesso e privacidade de dados com AWS Lake Formation, monitorizar jobs e infraestrutura via CloudWatch e administrar configurações centralizadas com AWS Systems Manager.
- Realizar análises complexas ad-hoc e validações operacionais de alta performance com AWS Athena e bancos relacionais Amazon Aurora.
- Desenvolver relatórios e dashboards analíticos de alto impacto no Power BI, traduzindo métricas técnicas em decisões estratégicas para as áreas de negócio.
Requisitos
- ✓Experiência sólida como Analista de Dados Sênior em ambientes de grande volume de dados.
- ✓Domínio do ecossistema de Data Lake da AWS: S3, AWS Glue, Lake Formation, AWS Athena, Amazon Aurora, AWS DMS e AppFlow.
- ✓Conhecimento em orquestração, automação e monitorização serverless na AWS: AWS Lambda, EventBridge, CloudWatch e AWS Systems Manager.
- ✓Uso de IA como ferramenta de trabalho: Domínio prático na aplicação de Inteligência Artificial (modelos generativos, assistentes de código e automações inteligentes) para acelerar e enriquecer as entregas de dados.
- ✓Domínio avançado de SQL (otimização de consultas, janelamento, subqueries complexas) e linguagem Python para análise e manipulação de dados (Pandas, PySpark).
- ✓Domínio em modelagem dimensional (Fatos e Dimensões) e boas práticas de governança de dados.
- ✓Experiência sólida com Power BI (Modelagem, DAX e Power Query).
- •Experiência no desenvolvimento e deploy de modelos de Machine Learning (ex.: Amazon SageMaker, Scikit-Learn).
- •Conhecimento e aplicação de soluções com arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation) ou integração de LLMs a bases de dados corporativas.
- •Certificações oficiais AWS (ex.: AWS Certified Data Engineer - Associate ou AWS Certified Machine Learning).
- •Práticas de CI/CD para dados e controlo de versão com Git.
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