Empresa: Kstack
Principais Responsabilidades: • Engenharia e Modelagem no Data Lake: Desenhar, otimizar e manter estruturas de dados relacionais e dimensionais armazenadas no Amazon S3, utilizando AWS Glue e Lake Formation. • Construção e Orquestração de Pipelines (ETL/ELT): Desenvolver e integrar fluxos de dados de alta performance utilizando AWS Glue, AWS DMS, AppFlow e automações via AWS Lambda e EventBridge. • Aplicação Mandatória de IA nas Entregas: Incorporar soluções e ferramentas de Inteligência Artificial (IA Generativa, Machine Learning e automações inteligentes) no ciclo de desenvolvimento de análises e produtos de dados. • Governança, Segurança e Monitorização: Gerir regras de acesso e privacidade de dados com AWS Lake Formation, monitorizar jobs e infraestrutura via CloudWatch e administrar configurações centralizadas com AWS Systems Manager. • Análise Estratégica e Consultas Avançadas: Realizar análises complexas ad-hoc e validações operacionais de alta performance com AWS Athena e bancos relacionais Amazon Aurora. • Visualização de Dados e Storytelling: Desenvolver relatórios e dashboards analíticos de alto impacto no Power BI, traduzindo métricas técnicas em decisões estratégicas para as áreas de negócio. Requisitos Técnicos: • Experiência sólida como Analista de Dados Sênior em ambientes de grande volume de dados. • Domínio do ecossistema de Data Lake da AWS: S3, AWS Glue, Lake Formation, AWS Athena, Amazon Aurora, AWS DMS e AppFlow. • Conhecimento em orquestração, automação e monitorização serverless na AWS: AWS Lambda, EventBridge, CloudWatch e AWS Systems Manager. • Uso de IA como ferramenta de trabalho: Domínio prático na aplicação de Inteligência Artificial (modelos generativos, assistentes de código e automações inteligentes) para acelerar e enriquecer as entregas de dados. • Domínio avançado de SQL (otimização de consultas, janelamento, subqueries complexas) e linguagem Python para análise e manipulação de dados (Pandas, PySpark). • Domínio em modelagem dimensional (Fatos e Dimensões) e boas práticas de governança de dados. • Experiência sólida com Power BI (Modelagem, DAX e Power Query). Diferenciais: • Experiência no desenvolvimento e deploy de modelos de Machine Learning (ex.: Amazon SageMaker, Scikit-Learn). • Conhecimento e aplicação de soluções com arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation) ou integração de LLMs a bases de dados corporativas. • Certificações oficiais AWS (ex.: AWS Certified Data Engineer - Associate ou AWS Certified Machine Learning). • Práticas de CI/CD para dados e controlo de versão com Git. Sobre a empresa: A missão será transformar grandes volumes de dados em insights estratégicos e soluções inteligentes, construindo pipelines eficientes e garantindo uma arquitetura de dados robusta no ecossistema AWS. Atuará diretamente na ingestão, governança, modelagem e disponibilização de dados, utilizando ferramentas de Inteligência Artificial de forma mandatória para acelerar análises, otimizar rotinas e agregar valor preditivo e prescritivo às tomadas de decisão da empresa.