Itaú Asset Management
São Paulo, SP, Brasil
Analista de Engenharia de Dados Sênior | Plataforma WhatsApp
Híbridofull_time
03 de julho de 2026
PRIMEIRA CAPTURA
03/07/2026
EarlyCV
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.
Estamos buscando uma pessoa para a posição de Analista de Engenharia de Dados Sênior, que queira se desenvolver e aprender, compartilhar, colaborar e inovar, entregando valor para todos os nossos clientes.
Nessa função você vai:
Desenvolver soluções em larga escala, aplicando boas práticas de arquitetura, resiliência, gestão de custos e governança de dados.
O profissional será responsável pela construção de pipelines, arquiteturas e plataformas escaláveis que ampliem a distribuição e o consumo de dados, gerando impacto direto no negócio. Além de disseminar a cultura data centric e data driven na comunidade.
O profissional deverá atuar em modelo com práticas agéis (discovery, refinamento, testes, homologação e monitoramento) , colaborativo e orientado a resultados, você fará parte de um time que valoriza inovação, autonomia e entrega de valor.
Se você é apaixonado(a) por dados e quer fazer a diferença, venha fazer parte do nosso time!
Arquitetura de dados
Conhecimento em ingestão de dados, ETL e ELT
Modelagem de Dados (Relacional, Não Relacional, Multidimensional)
Experiência em AWS relacionados a Pipelines (EMR, Glue, Step Function, Terraform,Event Bridge)
Uso de agentes e IA como um facilitador das atividades no dia a dia
Conhecimento de tecnicas de particionamento e bucketing
Experiência em Python e Spark
Conhecimento em Qualidade de Dados
Conhecimento de FINOPS em Produto de Dados
Conhecimento em Observabilidade em Produto de Dados e DataDog
Capacidade de realizar Troubleshooting nas pipelines de dados
Organização de demandas técnicas (discovery, refinamento e desenvolvimento)
Experiência em seviços AWS relacionados a Pipelines de Dados (EMR, Glue, Step Function, Lamba, etc)
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