Analytics Engineer - PL

Somos ávidos por tecnologia, criatividade e desafios.

Se você gosta de desafios, aprendizado constante e valoriza as conexões pessoais, junte-se a nós!

# Valorizamos a diversidade e acreditamos que ela é fundamental para a inovação e entregas de valor aos nossos clientes. Todas as nossas vagas são destinadas a todas as pessoas, com ou sem deficiência, independentemente de idade, gênero, orientação sexual, etnia, religião ou qualquer outra característica. Se você se identifica com a posição, venha fazer parte do nosso time!

O QUE BUSCAMOS?

Buscamos um Analytics Engineer Pleno, que queiram trabalhar conosco em um ambiente descontraído e dinâmico, com aprendizado contínuo no desenvolvimento de grandes projetos, junto a grandes clientes nacionais e internacionais.

Procuramos um(a) profissional que atue como uma ponte entre a engenharia de dados e a análise de dados e as áreas de negócio. Sua principal função é traduzir requisitos de negócios em modelos analíticos por meio da transformação de dados brutos em dados estruturados, limpos, padronizados e confiáveis para consumo por analistas de dados e profissionais das áreas de negócio. Para isso, deve possuir habilidades ligadas à engenharia de dados, bem como habilidades de comunicação e gestão.

O QUE ESSE PROFISSIONAL IRÁ FAZER?

• Desenvolver e manter pipelines de ingestão de dados, estruturando-os em camadas de transformação (bronze, silver, gold) em plataformas como Databricks, BigQuery, Snowflake ou Redshift
• Trabalhar com Delta Lake e Unity Catalog no contexto de projetos em Databricks
• Definir e padronizar métricas de negócio em conjunto com as áreas de produto e análise dos clientes
• Garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados por meio de testes automatizados e monitoramento de pipelines
• Apoiar a construção de camadas semânticas que viabilizem o uso autônomo de dados pelos times de negócio
• Contribuir com a documentação técnica dos projetos entregues
• Colaborar com times de produto, negócio e engenharia para entender necessidades analíticas
  
  

• Capacidade de comunicação com stakeholders técnicos e não técnicos
• Organização e autogestão
• Conhecimento e experiência com SQL e modelagem dimensional
• Conhecimento e experiência com Python
• Familiaridade com serviços de nuvem (Azure, AWS, GCP)
• Conhecimento de Git para versionamento de código
• Conhecimento e experiência com ferramentas de visualização de dados (Power BI, Looker, Tableau etc)
  
  

• Inscrição
• Fit cultural
• Entrevista técnica
• Entrevista com o cliente
• Contratação