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Resumo da Vaga: Atuar como Analista de Dados Sênior, responsável por estruturar e evoluir o ecossistema de dados, atuando de ponta a ponta no ciclo de vida do dado para suportar modelos de IA. Principais Destaques: 1. Protagonismo na transformação de dados em informação acionável 2. Ambiente colaborativo com desafios para aprendizado e crescimento 3. Autonomia para propor e desenvolver projetos inovadores **Sobre nós** Desde 2001, o INDT é um instituto de tecnologia que inspira inovação e respira tecnologia! Desenvolver está no nosso DNA e oferecemos um ambiente colaborativo com muitos desafios para o aprendizado e crescimento. Surgimos em Manaus (AM) através da Nokia, e hoje atuamos em todo o Brasil com o objetivo de levar nossos serviços e nossa cultura para todas as regiões. Atualmente, possuímos mais de 200 colaboradores atuando ativamente. Aqui você tem autonomia e protagonismo para propor e desenvolver projetos inovadores. \#VEMSERINDT **Sobre a vaga** Atuar como Analista de Dados Sênior, responsável por estruturar e evoluir o ecossistema de dados em projetos: modelagem, ingestão, qualidade, governança e análises para suporte ao desenvolvimento de modelos de IA. Nesta posição, você será protagonista na transformação de dados em informação acionável, atuando de ponta a ponta no ciclo de vida do dado: definição de métricas e fontes, padronização, preparo, validação, publicação e consumo em camadas analíticas. Esperamos capacidade de trabalhar com autonomia, priorizando demandas com base em impacto, e colaborando com times multidisciplinares para garantir consistência, confiabilidade e rapidez na tomada de decisão. Você também contribuirá com boas práticas de documentação, governança e melhoria contínua, elevando a maturidade do ecossistema de dados. **Responsabilidades:** * Definir o modelo de dados (conceitual/lógico/físico). * Desenhar e implementar pipelines de ingestão e tratamento de dados a partir de diferentes fontes de dados. * Trabalhar com dados de alta frequência e séries temporais: padronização de timestamps, sincronização, agregações e janelas. * Estabelecer regras de qualidade (validações, reconciliação, deduplicação, tratamento de missing/outliers) e monitoramento para evitar Garbage In / Garbage Out. Construir camadas analíticas e indicadores para dashboards e para suportar alertas de processo e auto ajustes. * Conduzir análise exploratória e estatística para correlação entre dados para reconhecimento de padrões. * Definir métricas de sucesso e baseline, e desenhar análises de impacto (antes/depois, A/B quando aplicável). * Documentar dicionário de dados, linhagem, premissas e regras de negócio; apoiar o time com boas práticas de governança. * Atuar de forma próxima à Eng. de Processo/Eng. Fabril, Ciência de Dados/IA e Engenharia de Software, traduzindo necessidades de negócio em requisitos de dados. * Apoiar revisões de arquitetura de dados (escalabilidade, performance, custo) e recomendação de tecnologias (ETL/ELT, cache, mensageria, observabilidade). Requisitos: **Requisitos \- obrigatórios:** * Formação superior em Ciência da Computação,Sistemas de Informação, Engenharia de Software / Computação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas (tecnólogo), Banco de Dados, Ciência de Dados, ou áreas correlatas. * Experiência sólida com SQL (consulta, modelagem, performance e otimização). * Experiência com Python ou R para manipulação de dados. * Conhecimento de bibliotecas e frameworks para manipulação, transformação e processamento de dados. * Modelagem de dados analíticos (dimensional/estrela) e conceitos de data warehouse/lakehouse. * Construção de pipelines ETL/ELT e orquestração (ex.: Airflow, Prefect, Dagster ou equivalente). * Boas práticas de qualidade de dados, testes (ex.: Great Expectations ou equivalente) e governança (catálogo, dicionário, linhagem). * Conhecimento de bancos relacionais (PostgreSQL, SQL Server, Oracle) e fundamentos de NoSQL. * Conhecimento de integração via APIs (REST) e tratamento de dados semi\-estruturados (JSON). * Familiaridade com mensageria/streaming e processamento assíncrono (ex.: Kafka, RabbitMQ). * Conhecimento em cloud (AWS, Azure ou GCP), incluindo serviços e ferramentas de dados em ambientes de datalake/lakehouse (armazenamento, catalogação, consulta e processamento), e uso de containers (Docker) quando aplicável. * Experiência ou familiaridade com ferramentas de análise de dados em cloud e datalakes (ex.: Athena/Glue/Redshift, BigQuery, Synapse, Databricks, Snowflake ou equivalentes), incluindo leitura/escrita em formatos colunares (Parquet/Delta) e boas práticas de particionamento. **Requisitos técnicos \- desejáveis:** * Mestrado em área correlata (Ciência de Dados, Estatística, Computação, Engenharias ou áreas afins). * Experiência com séries temporais industriais/IoT e protocolos (OPC\-UA, MQTT) ou integração com sistemas de automação. * Experiência com dbt e práticas de Analytics Engineering. * Experiência com processamento distribuído (Spark) e/ou plataformas (Databricks). * Conhecimento em estatística aplicada, controle estatístico de processo (SPC) e análise de causas (RCA) em manufatura. * Noções de ML/feature engineering e colaboração com times de Ciência de Dados/MLOps. * Experiência com observabilidade em pipelines (logs, métricas, tracing) e definição de SLAs/SLOs de dados. **Idioma:** Inglês avançado (escrever bem, falar bem e compreender com segurança contextos de negócios e acadêmico, incluindo reuniões, documentação e apresentações). **Soft skills esperadas:** * Boa comunicação verbal e escrita, com capacidade de explicar análises para público técnico e não técnico. * Autonomia para tomada de decisões técnicas e gestão de prioridades. * Atuação em ambiente ágil (Scrum/Kanban) e colaboração diária com times multidisciplinares. * Proatividade para levantar riscos, propor melhorias e conduzir alinhamentos com stakeholders. * Senso de ownership e foco em entrega de valor para o processo produtivo.
