Analista de Dados Pleno

Somos uma empresa do Grupo Stefanini, especializados em marketing digital, utilizamos uma abordagem integrada que combina tecnologia, inteligência de dados, design e profundo conhecimento do comportamento do consumidor. Nosso foco está em potencializar os resultados de nossos parceiros, oferecendo soluções que vão desde consultoria estratégica até a execução e acompanhamento dos projetos.Com forte presença na América Latina e em expansão nos Estados Unidos, estamos sempre na vanguarda, aplicando as últimas tendências de mercado e mantendo um olhar atento à inovação contínua. Responsabilidades e atribuiçõesResponsável por analisar dados de produtos de crédito do Itaú, gerando insights estratégicos, acompanhando indicadores de performance e apoiando decisões de negócio em ambiente de dados na AWS. O profissional constrói e evolui pipelines analíticos, garantindo qualidade, governança e rastreabilidade das informações sobre originação, uso, inadimplência, risco e rentabilidade, conectando áreas técnicas e de negócio por meio de análises claras e acionáveis.Analisar dados de produtos de crédito (originação, uso, inadimplência, risco, rentabilidade) e gerar insights estratégicos de negócio.Construir, manter e evoluir pipelines de dados analíticos em ambiente AWS (S3, Glue, Step Functions e Athena).Desenvolver e otimizar consultas SQL para grandes volumes de dados, apoiando a modelagem em camadas raw, trusted e curated.Garantir qualidade, consistência e rastreabilidade dos dados, implementando validações e tratando inconsistências.Documentar processos, transformações e definições de métricas.Atuar junto a times de produto, tecnologia e negócio, traduzindo demandas analíticas em soluções escaláveis.Participar de discussões sobre arquitetura e modelagem de dados e compartilhar conhecimento com o time.Requisitos e qualificaçõesRequisitos TécnicosEssenciaisSQL Avançado: CTEs, window functions (ranking, agregações móveis, lag/lead), subqueries, joins complexos, otimização de queries e análise de planos de execução.AWS: experiência prática com S3 (armazenamento e particionamento), Glue (ETL e catalogação), Step Functions (orquestração) e Athena (consultas analíticas).Modelagem de Dados: modelagem dimensional (star/snowflake), Data Warehouse, Data Lake, arquitetura em camadas (raw, trusted, curated) e particionamento.Qualidade de Dados: validação, tratamento de inconsistências, testes de integridade/completude e documentação de regras de qualidade.Análise de Negócio: estruturação de análises orientadas a produto, definição e cálculo de métricas, interpretação de resultados e comunicação clara dos achados.Experiência Mínima: 3 a 4 anos em análise de dados ou engenharia de dados analíticos.DesejáveisPython: Pandas, NumPy, automação de processos analíticos e integração com AWS via boto3.Data Visualization: criação de dashboards e escolha de visualizações adequadas a cada análise.Amazon QuickSight: construção de painéis, métricas calculadas e análises self-service.Produtos Financeiros: vivência com dados de crédito (cartões, empréstimos, financiamentos), métricas financeiras (inadimplência, risco, rentabilidade) e regulamentação do setor.Ferramentas Complementares: Git/GitHub, Jupyter Notebooks e ferramentas de BI (Tableau, Power BI, Looker).Perfil ComportamentalEssencialPensamento Analítico: estrutura problemas complexos e extrai insights acionáveis.Atenção aos Detalhes: rigor na validação de dados e garantia de qualidade.Comunicação Clara: traduz análises técnicas para diferentes audiências.Autonomia: trabalha de forma independente, do entendimento à entrega.Orientação a Resultados: prioriza análises que gerem impacto real no negócio.Colaboração: atua de forma efetiva com times multidisciplinares.DesejávelCuriosidade Técnica: interesse em aprender novas ferramentas e práticas.Senso de Dono: responsabilidade pelos resultados e manutenção das soluções.Adaptabilidade: flexibilidade frente a mudanças de prioridades.Proatividade: antecipa necessidades e propõe melhorias.Visão de Produto: entende como dados se conectam aos objetivos de negócio.Informações adicionais🥳 Benefícios:• Vale Refeição/Vale Alimentação • Assistência médica • Assistência odontológica • Day Off• Gympass/ Totalpass• Auxílio Creche • Assistência Pet• Auxílio Combustível• Auxílio Home Office• Reembolso Educacional • Plataforma de saúde online e gratuita• E-learning - Academia Stefanini com diversos cursos • Mentoring - Plataforma de Mentoria (Essa é uma oportunidade para conhecer pessoas, desenvolver habilidades e compartilhar experiências.) • Descontos em instituições para Graduação, Pós Graduação, Idiomas e Cursos• Vantagens e descontos nos melhores estabelecimentos