Estagiário de engenharia de inteligência de negócios/análise de dados

Sobre a vaga

Junte-se a nós como Estagiário de Engenharia de Inteligência de Negócios/Análise de Dados para projetar, construir e manter soluções analíticas escaláveis. Você trabalhará em estreita colaboração com as partes interessadas do negócio, engenheiros de dados e analistas para fornecer modelos de dados, painéis e soluções de relatórios confiáveis. O papel envolve transformar dados brutos em percepções acionáveis para apoiar a tomada de decisões estratégicas e operacionais.

O que vais fazer

• Auxiliar na coleta, limpeza, transformação e validação de dados de múltiplas fontes
• Realizar análise exploratória de dados (EDA) para identificar tendências, anomalias e percepções de negócio
• Desenvolver e avaliar modelos de machine learning para tarefas de aprendizagem supervisionada e não supervisionada
• Preparar conjuntos de dados para análise estatística e modelagem preditiva
• Manter-se atualizado com tecnologias emergentes, ferramentas e melhores práticas em engenharia de dados, análises e ciência de dados
• Projetar e manter modelos de dados semânticos (esquemas estrela/floco de neve) otimizados para análises e relatórios
• Construir e otimizar pipelines ETL/ELT de várias fontes de dados, assegurando a qualidade e consistência dos dados
• Assegurar a qualidade, consistência e performance dos soluções de inteligência de negócios
• Desenvolver e manter painéis e relatórios utilizando ferramentas de BI como Power BI, Python e R
• Traduzir requisitos de negócios em soluções robustas de BI e modelos semânticos flexíveis de Power BI
• Otimizar consultas SQL, modelos de dados e performance de relatórios para conjuntos de dados de grande escala, monitorizando cargas de trabalho de BI em ambientes de nuvem e locais
• Colaborar com usuários do negócio para entender KPIs, métricas e necessidades de relatórios, e trabalhar em parceria com engenheiros de dados, cientistas de dados e equipes de produtos
• Fornecer orientação e melhores práticas para analistas e desenvolvedores de relatórios
• Definir e reforçar padrões de dados, convenções de nomenclatura e documentação, apoiando a linhagem de dados e a gestão de metadados
• Assegurar conformidade com requisitos de segurança e privacidade

O que é pedido

• Licenciatura ou Mestrado em Engenharia de Computação ou áreas relacionadas
• Elegível para um Estágio Nível VI do IEFP
• Boas competências de programação; conhecimento de Python, C#
• Desenvolvimento e avaliação de modelos de machine learning
• Tratamento de dados usando bibliotecas como Pandas/Modin, Polars, NumPy
• Conhecimento de múltiplos bancos de dados como SQLServer, PostgreSQL, DuckDB
• Ingestão de dados baseada em API
• Fortes competências em SQL e experiência com armazéns de dados (ex. Snowflake, Azure Synapse, Big Query, Redshift, SQL Server)
• Experiência prática com Power BI (modelos semânticos, DAX, DirectQuery) e ferramentas ETL/ELT (SSIS, ADF, Airflow, dbt, SSIS ou similar)
• Conhecimento de técnicas de modelagem de dados (Kimball, modelagem dimensional)
• Mentalidade analítica com a capacidade de traduzir necessidades do negócio em modelos de dados e KPIs
• Excelentes competências de comunicação com partes interessadas técnicas e não técnicas
• Organizado, capaz de gerir múltiplas prioridades e compartilhar conhecimentos de forma eficaz
• Fluente em inglês, com boas competências de comunicação verbal, escrita e interpessoal

Valorizado

• Conhecimento de Microsoft Fabric e Azure Foundry
• Experiência com plataformas de nuvem (Azure, AWS), Python, DevOps/CI-CD para BI, estruturas de governança de dados

✸ Benefícios e vantagens (8)

• Apoio educação / infância
• Comida, fruta e bebida
• Ginásio & atividades desportivas
• Mais de 22 dias de férias
• Perto de transportes públicos
• Programa de descontos
• Seguro de saúde
• Suporte psicológico

✸ Valores e cultura (9)

• Ambiente internacional
• Cultura de multi-função
• Híbrido
• Igualdade de género
• Incentivo à criatividade & inovação
• LGBTQ+ friendly
• Membros impressionantes na equipa
• Metodologias ágeis
• Tecnologias de ponta