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Analista de Business Intelligence Sr

KPMG Brazil São Paulo 26 candidaturas 12 dias atrás

Salário estimado

R$ 8k - 12k/mês

Pleno CLT

Descrição da vaga

Texto agregado para leitura rápida. Confira sempre a fonte original ao enviar a candidatura.

Inclusão e respeito à diversidade e equidade fazem parte do DNA da KPMG.

Aqui valorizamos todas as pessoas, encorajando e empoderando os nossos profissionais para que se sintam parte das nossas conquistas.

Independente da sua idade, gênero, raça, cor, credo, orientação, sexual, etnia, origem nacional ou deficiência, te convidamos a fazer a diferença. Venha fazer parte do time KPMG!

️‍ ️‍⚧️ ♿ ✊ ✝️

Inspire Confidence. Empower Change.

Aqui na KPMG:

  • Fazemos o que é certo #Integrity
  • Aprendemos e nos aprimoramos #Excellence
  • Pensamos e agimos de maneira arrojada #Courage
  • Respeitamos uns aos outros e nos e nos fortalecemos com nossas diferenças #Together
  • Fazemos o que realmente importa #For Better

Responsabilidades e atribuições:

Caso seja aprovado(a), você terá a oportunidade de:

Atuar como Engenheiro(a) de Dados Sênior em projetos de dados e analytics, sendo responsável pelo desenho, implementação e sustentação de arquiteturas modernas baseadas em Microsoft Fabric, garantindo qualidade, performance, governança e integração com Power BI, apoiando decisões estratégicas do negócio.

Principais Responsabilidades e Tarefas:

  • Desenvolvimento de integrações e transformações de dados utilizando Microsoft Fabric.
  • Desenvolver e manter pipelines de ingestão, transformação e orquestração de dados (Data Factory / Fabric Data Pipelines).
  • Atuar no tratamento e modelagem de dados (ELT) para diferentes domínios de negócio.
  • Garantir qualidade, confiabilidade e rastreabilidade dos dados, aplicando boas práticas de data engineering.
  • Integrar dados estruturados e semiestruturados provenientes de múltiplas fontes (sistemas transacionais, APIs, arquivos, etc.).
  • Trabalhar em colaboração com times de BI e Analytics para otimizar datasets e modelos utilizados no Power BI.
  • Realizar troubleshooting e otimização de performance em pipelines, modelos e consultas.
  • Atuar como referência técnica, apoiando profissionais mais juniores e stakeholders de negócio.

Requisitos e qualificações:

O que procuramos em você?

  • Experiência com Microsoft Fabric: o OneLake o Lakehouse o Data Warehouse o Data Pipelines
  • Forte integração com Power BI: o Modelagem de dados (star schema) o Otimização de datasets o Suporte a dashboards corporativos Linguagens & Tecnologias
  • SQL avançado (otimização, tuning e modelagem).
  • Experiência com Spark / PySpark para processamento distribuído.
  • Conhecimento em Python para engenharia de dados.
  • Experiência com ETL/ELT e pipelines de dados.
  • Conceitos de Data Lake, Delta Tables e versionamento de dados. Cloud & Governança
  • Experiência em ambientes de dados em nuvem (preferencialmente Azure).
  • Boas práticas de segurança, controle de acesso e compliance (ex.: LGPD).- Diferencial
  • Versionamento de código e práticas DevOps (Azure DevOps/Git) - Diferencial
  • Inglês e/ou espanhol intermediário
  • Diferencial: experiência com Azure DevOps/Git, versionamento de código e práticas DevOps.
  • Diferencial: Certificações Microsoft

Quais as vantagens de ser KPMG?

  • Aqui atuamos com as mais novas tecnologias;
  • Nossos profissionais são referência no mercado;
  • Somos uma das maiores empresas de prestação de serviço do mundo;

Quais benefícios oferecemos?

  • Vale Refeição
  • Vale Alimentação
  • Assistência Médica
  • Assistência Odontológica
  • Vale Transporte
  • Benefício Bem-estar (Academia)
  • Convênio Farmácia
  • Seguro de Vida
  • KPMG Prev
  • Auxílio Creche
  • Incentivo a Graduação
  • Incentivo à Idiomas
  • Subsídio de Órgão de Classe
  • Brinde Casamento
  • Brinde Nascimento
  • Licença Maternidade estendida
  • Jornada de Trabalho Flexível
  • Meu Tempo: até 6 dias inteiros por ano — ou 12 meios períodos — para você fazer uma pausa, cuidar de si e usar como quiser, quando precisar.
  • PPL

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