IT System Analyst - Sustentação de Dados)

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  • Tipo de emprego

    Permanente

  • Localização

    São Paulo - SP

  • Área de especialidade

    Technology

  • Setor

    Seguros

  • Salário

    Atrativo
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System Analyst - Sustentação de Dados

Sua nova empresa

Multinacional de Seguros

Sua nova posição

• Liderar a resposta a incidentes de dados, participando de salas de crise (major incidents) e coordenando ações entre engenharia, SRE e áreas de negócio;
• Garantir a qualidade, disponibilidade e confiabilidade dos dados ao longo da jornada de seguros (cotação, proposta, emissão, faturamento e sinistro), assegurando suporte direto à operação;
• Assegurar a integridade e consistência dos dados nos processos de previdência (adesão, contribuições, movimentações, cálculo de benefícios e resgates), mitigando riscos operacionais e regulatórios;
• Sustentar e garantir a estabilidade das integrações dos Motores de Dados para os Canais de Atendimento com integrações com o ambiente
WhatsApp (Meta);
• Atuar como referência na sustentação e evolução de pipelines de dados e integrações (ETL/ELT), conduzindo análise de causa raiz (RCA) e implementando soluções definitivas;
• Sustentar e evoluir a base de dados que alimenta iniciativas de IA (GenAi / LLMs) para casos de uso em processos críticos da empresa (como precificação de seguros, detecção de fraudes, análise de risco, documentos de sinistros, analise NPS, entre outros) e processos internos (automação, produtividade, assistentes, chatbot, plataforma de governança, entre outros)

Requisitos Técnicos
• Domínio avançado de SQL e modelagem de dados para análise, investigação de incidentes e suporte à tomada de decisão;
• Experiência - 3 anos - em Engenharia de Dados, com construção e manutenção de pipelines (ETL/ELT) em ambientes produtivos;
• Experiência - 3 anos - com práticas de MLOps (CI/CD para modelos, monitoramento, versionamento);
•Experiência - 5 anos - ecossistema Microsoft Azure (Data Factory, Databricks, Monitor, Log Analytics) para processamento, orquestração e observabilidade de dados;
• Conhecimento em APIs, microserviços e arquitetura em nuvem (AWS, Azure ou GCP);

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