Analista de Engenharia de Analytics Sênior
Comunidade Finanças.
Será que seu currículo passa pelo filtro desta vaga?
Envie seu CV e descubra, em segundos, sua compatibilidade real com Analista de Engenharia de Analytics Sênior - Comunidade Finanças — o que já atende, e onde seu currículo pode estar perdendo aderência.
Descricao da vaga
O Itaú é a marca mais valiosa do Brasil, a melhor empresa para trabalhar segundo o Great Place to Work e o maior banco da América Latina. Nós impactamos diariamente mais de 98 milhões de clientes em 18 países.
Somos feitos de pessoas e acreditamos que ter um time com pluralidade de origens, culturas, crenças, experiências, raças, deficiências, gêneros, orientações afetivo-sexuais e gerações ampliam as perspectivas e contribuem para um clima de respeito e valorização das diferenças.
Responsabilidades e atribuicoes
Estamos buscando um(a) Engenheiro(a) de Analytics para atuar em uma iniciativa estratégica, com grande volume de dados, alta complexidade analítica e forte interação com áreas de negócio.
O desafio vai muito além da construção de dashboards ou análises descritivas. Procuramos alguém capaz de estruturar dados, identificar padrões, gerar insights acionáveis e apoiar decisões estratégicas a partir de ambientes complexos e com alto grau de ambiguidade.
Principais Responsabilidades
- Estruturar e processar grandes volumes de dados com alta granularidade
- Construir modelos analíticos para identificação de padrões, comportamentos e tendências
- Desenvolver segmentações e agrupamentos para apoiar tomadas de decisão
- Identificar ineficiências, desvios e oportunidades de otimização de processos
- Transformar análises complexas em recomendações práticas e de impacto
- Trabalhar com dados incompletos, heterogêneos e não estruturados
- Desenvolver e evoluir pipelines analíticos e modelos de dados
- Atuar em parceria com áreas de negócio para geração de valor através de dados
Requisitos
- Python para análise e processamento de dados
- Experiência com Big Data
- Conhecimento em Spark, Databricks ou plataformas distribuídas similares
- Modelagem de dados analíticos
- Estatística aplicada e análise exploratria de dados
- Experiência com dados semi estruturados e não estruturados
- Construção e otimização de pipelines de dados
- Conhecimento de cloud (AWS, Azure ou GCP)
- Diferenciais
- Experiência com análise de logs, eventos e jornadas
- Conhecimento em Process Mining ou Task Mining
- Aplicação de modelos de Machine Learning para detecção de padrões e anomalias
- Experiência com séries temporais e análises sequenciais
- Uso de IA Generativa para aceleração de análises e exploração de dados
- Conhecimento de Data Lake, Data Mesh ou arquiteturas modernas de dados
