Analista de Sistemas Pleno (Foco em Dados)

QUE TAL FAZER PARTE DA #GERAÇÃOACHÉ E CONTRIBUIR COM O PROPÓSITO DE LEVAR MAIS VIDA ÀS PESSOAS? A potência do Aché se reflete em quem faz o Aché acontecer. A começar por seus colaboradores e colaboradoras. São eles e elas que irão nos levar além. Nos orgulhamos em ser uma das 5 maiores indústrias farmacêuticas nacionais com mais de 6 mil colaboradores (as) e 4 Plantas em todo o Brasil. Todos profissionais são bem-vindos aqui.

• Transformar necessidades de negócio em soluções de dados confiáveis, escaláveis e de fácil consumo.
• Atuar na construção e evolução de pipelines e processos de dados, garantindo qualidade, performance e disponibilidade das informações.
• Conectar Engenharia de Dados e Dataviz, estruturando dados de forma adequada para análises e dashboards.
• Trabalhar com diferentes fontes e volumes de dados, identificando oportunidades de melhoria e automação.
• Evoluir continuamente as soluções de dados, buscando boas práticas de engenharia, performance e governança.
• Explorar novas tecnologias e possibilidades de aplicação de Analytics, Machine Learning e IA aos desafios do negócio.
• Desenvolver e manter pipelines de dados utilizando Python e SQL.
• Realizar processos de ingestão, transformação, tratamento e disponibilização de dados.

• Para esta posição é necessário ter:
• Graduação completa em Engenharia da Informação, Ciências da Computação, Sistemas de Informações, Processamento de dados ou áreas correlatas;
• Conhecimento de ferramentas para análise, armazenamento e recuperação de dados em ecossistemas Big Data;
• Experiência com levantamento de requisitos e espec. técnicas;
• Experiência com extração, transformação, tratamento, limpeza e carga de dados (processos de ETL / ELT) através de pipelines no Azure Synapse, datafactory e databricks;
• Experiência com queries SQL Avançadas e domínio de Python, para processamento distribuído, pipelines, automações, etc;
• Vivência em tratamento e integração de dados (APIs, bancos, arquivos, cloud storages), utilizando ferramentas como pandas, PySpark, SparkR ou PL/SQL;
• Experiência com bancos de dados relacionais (SQL) e não relacionais/colunares;
• Conhecimento em processamento de dados em batch e streaming;
• Capacidade de estimar prazos e apoiar na construção de planejamentos, trazendo visão técnica para dimensionamento das tarefas.
• Experiência em metodologias ágeis com vivência prática é um diferencial (Scrum, Kanban, OKRs, Inception);
• Horário da jornada: Segunda à Quinta-feira das 07h15 às 17h00, sexta-feira das 07h15 às 12h15.