Voe Alto como Analista de Dados Sênior

Descrição da Vaga

A Minsait está procurando um Analista de Dados Sênior para se juntar a um projeto estratégico repleto de inovação e tecnologia de ponta. Neste cargo, você terá a oportunidade de usar metodologias ágeis, que são processos que dividem o projeto em iterações menores, permitindo ajustes rápidos e foco na maior eficiência possível.

Como parte desse time, espera-se que você tenha um forte domínio de ferramentas como Python, PySpark, e SQL. Essas linguagens são fundamentais para manipulação e análise de dados. Python é amplamente utilizado para análise e desenvolvimento em Ciência de Dados devido à sua simplicidade e versatilidade. PySpark é uma ferramenta poderosa para o processamento de grandes volumes de dados, e SQL é indispensável para a manipulação de bancos de dados.

O papel também exige desenvolvimento de pipelines de dados utilizando ferramentas como Databricks e Apache Spark, focados em otimizar o processo de coleta, processamento, e análise de dados, além de habilidades em modelagem preditiva, que busca prever tendências e comportamentos futuros através de técnicas de aprendizado de máquina.

Você trabalhará com visualização de dados usando o Grafana, uma plataforma que transforma dados brutos em dashboards visuais informativos. Essas representações são fundamentais para compreender as métricas de performance agregadas nos modelos de aprendizado de máquina, conhecidos como ML.

Em termos de Cloud Computing, um conhecimento sólido em AWS Glue, AWS Lambda, Amazon S3 e AWS Step Functions é desejável. Estas são ferramentas que permitem o manuseio e a otimização de dados em nuvem, uma parte crucial da infraestrutura de TI moderna.

Buscamos alguém que entenda de Engenharia de Dados, MLOps (operações de aprendizado de máquina), e que possa orquestrar pipelines de dados usando ferramentas como Apache Airflow. É importante ter experiência prática com técnicas de Machine Learning (aprendizado de máquina), tanto supervisionadas quanto não supervisionadas, isto é, aquelas onde o algoritmo aprende a partir de dados classificados e aquelas que aprendem por conta própria.

Se você é apaixonado por dados e pela sua transformação em insights, essa é uma excelente oportunidade para aplicar suas habilidades em um ambiente global e inovador.

Benefícios

• Ambiente colaborativo
• Oportunidade de projetos globais
• Certificação Great Places to Work
• Planos diferenciados para jovens profissionais

Dicas de Aplicação

Uma boa candidatura para o cargo de Analista de Dados Sênior deve começar com um currículo bem escrito. Destaque claramente suas experiências anteriores em projetos de dados e mencione explicitamente sua familiaridade com as tecnologias requisitas, como Python, PySpark, e SQL.

O próximo passo é um LinkedIn atualizado. Certifique-se de que todas as suas últimas conquistas estejam ali, e não hesite em pedir recomendações de antigos colegas ou líderes que possam falar sobre suas habilidades em análise de dados e projetos em que você esteve envolvido.

Inclua na sua carta de apresentação exemplos de como você melhorou processos ou entregou resultados de sucesso no passado, relacionando essas experiências às tecnologias mencionadas na vaga como Databricks e Apache Spark.

Mostre que você entende a cultura da Minsait, focando em seu compromisso com a inovação e a sustentabilidade, atributos fundamentais para o sucesso na empresa.

Dicas para Entrevista

Para a entrevista, prepare-se para perguntas que investiguem suas experiências anteriores com projetos de dados complexos. Você pode ser questionado sobre como lidou com desafios técnicos utilizando ferramentas como PySpark ou Databricks.

Espere perguntas sobre sua capacidade de trabalhar em um ambiente ágil. Exemplos claros de como você se adaptou a mudanças rápidas em projetos podem ser muito bem-vindos.

Prepare-se para discutir como você implementou modelagem preditiva e monitorou o desempenho de modelos ML. Terá a chance de discutir casos específicos em que sua análise preditiva resultou em benefícios tangíveis para sua organização anterior.

Esteja pronto para perguntas comportamentais que explorem como você colabora com colegas em um esforço conjunto. Histórias detalhadas sobre como você trabalhou em equipe em projetos recentes podem demonstrar suas habilidades de colaboração.