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AWS QuickSight Data Analyst | Mid/Senior

Tipo de vaga: Efetivo

Modelo de trabalho: Remoto

Vaga também para PcD

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Descrição da vaga

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Responsabilidades e atribuições

  • Projetar, desenvolver e implementar arquiteturas de dados escaláveis e de alto desempenho na AWS;
  • Configurar e gerenciar serviços de armazenamento de dados;
  • Desenvolver e otimizar pipelines de dados para ingestão, transformação e carga (ETL) de dados em ambientes distribuídos e em tempo real;
  • Criar e manter infraestruturas de dados seguras, resilientes e altamente disponíveis na AWS;
  • Automatizar tarefas de gerenciamento e monitoramento de dados usando ferramentas e scripts relevantes;
  • Realizar testes e depuração de soluções de dados para garantir a qualidade e a integridade dos dados;
  • Ficar atualizado com as melhores práticas da AWS e as tendências do setor para identificar oportunidades de melhoria contínua.

Requisitos e qualificações

  • Bacharelado, ou experiência equivalente, em Ciência da Computação, Engenharia, matemática ou área relacionada;
  • Imprescindível experiência com análise de dados e forte conhecimento em Tableau e Amazon QuickSigh;
  • Experiência em implementação de plataformas de dados, incluindo experiência prática em implementação e ajuste de desempenho em implementações Kinesis/Kafka/Spark/Storm;
  • Experiência com soluções analíticas aplicadas às necessidades de Marketing ou Risco de empresas;
  • Compreensão básica dos fundamentos de aprendizado de máquina;
  • Habilidade para pegar modelos de aprendizado de máquina e implementá-los como parte de um pipeline de dados;
  • Experiência em implementação de plataformas de TI;
  • Experiência com uma ou mais ferramentas relevantes (Flink, Spark, Sqoop, Flume, Kafka, Amazon Kinesis);
  • Experiência no desenvolvimento de código em uma ou mais linguagens de programação (Java, JavaScript, Python, etc.);
  • Experiência prática atual requerida em habilidade principal: Data Lake - Amazon Redshift, AWS Athena, AWS Glue, AWS EMR, AWS ECS (Fargate) e AWS Lambda;
  • Proficiência em SQL e linguagens de consulta de dados;
  • Conhecimento de linguagens de programação como Python, R ou Scala;
  • Familiaridade com estruturas de computação distribuída como o Apache Spark;
  • Experiência com Microservices e Docker;
  • Desejável inglês.


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Está tudo bem! Na Compass UOL, estimulamos o desenvolvimento contínuo de novos talentos e transformamos desafios em oportunidades.

Informações adicionais


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Etapas do processo

  1. Etapa 1: Cadastro
  2. Etapa 2: Teste de Perfil
  3. Etapa 3: Entrevista Fit Cultural
  4. Etapa 4: Avaliação Técnica
  5. Etapa 5: Ligação Convite
  6. Etapa 6: Contratação

Nós somos a Compass.

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Nós estamos esperando por você.

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