Analytics Engineer Pleno

A Wap é uma empresa com longa trajetória em soluções para limpeza e bem-estar, fundada em 1957 e reconhecida por revolucionar a limpeza doméstica. a marca se tornou referência em lavadoras de alta pressão no brasil e expandiu seu portfólio para aspiradores, climatizadores, ferramentas elétricas, linha cozinha, limpadoras de piso e ventiladores. após ser adquirida pela fresnomaq em 2006 a wap ganhou ainda mais força com foco em qualidade, pioneirismo e inovação.

Seus produtos unem praticidade, eficiência e economia de recursos oferecendo soluções acessíveis e duráveis para diferentes tarefas dentro e fora de casa. Quem se junta à Wap encontra um ambiente orientado a melhoria contínua e criação de soluções que tornam o dia a dia das pessoas melhor.

Buscamos um(a) Analytics Engineer Pleno para atuar no desenvolvimento e manutenção de tabelas analíticas e pipelines de dados em ambiente Lakehouse, garantindo a qualidade, confiabilidade e disponibilidade das informações para BI e análises das áreas de negócio.

Esse(a) profissional atuará de forma colaborativa com Engenharia de Dados, Analytics e áreas de negócio, contribuindo para migração de estruturas legadas, melhoria contínua dos processos de dados e boas práticas de governança, com autonomia moderada e forte foco em execução técnica.

Principais responsabilidades

• Desenvolver e manter tabelas analíticas na prateleira de dados, seguindo padrões de modelagem definidos pelo time sênior e arquitetura;
• Implementar, ajustar e monitorar pipelines de dados (ingestão, transformação e carga) em ambientes Databricks / Spark;
• Contribuir na migração de relatórios e estruturas legadas para o ambiente Lakehouse, identificando dependências e executando atividades técnicas do plano de migração;
• Atender demandas de dados de BI, Analytics e áreas de negócio, estruturando datasets e visões analíticas para relatórios e análises;
• Apoiar a manutenção do catálogo de dados (Unity Catalog), garantindo descrições, tags, owners e regras de acesso atualizadas;
• Monitorar rotinas de dados (jobs e pipelines), atuando em correções e melhorias de performance;
• Documentar fluxos, tabelas e regras de transformação, assegurando rastreabilidade e entendimento técnico;
• Aplicar boas práticas de versionamento de código (Git) e padrões de desenvolvimento do time;
• Colaborar com Analytics Engineers Sênior e Engenharia de Dados na evolução da arquitetura e governança de dados.

Requisitos e qualificações

• Formação superior completa em Engenharia, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Estatística ou áreas correlatas.
• Experiência mínima de 3 anos com dados, analytics ou engenharia analítica.
• Forte conhecimento em SQL.
• Experiência prática com Python para processamento de dados.
• Vivência com Data Lake / Lakehouse, utilizando Databricks, Spark ou PySpark.
• Conhecimento em orquestração de pipelines, monitoramento e rotinas de dados.
• Experiência com Git para versionamento de código.
• Boa capacidade analítica, organização e atenção a detalhes.

Será considerado diferencial

• Familiaridade com Power BI ou outras ferramentas de BI, apoiando validação de datasets e testes.
• Noções de governança de dados, documentação técnica e catálogos de dados.

Benefícios

Saúde e bem-estar

• Plano de saúde
• Plano odontológico
• Seguro de vida
• TotalPass
• Zenklub: consultas psicológicas e nutricionais
• Ginástica laboral
• Quick massage

Alimentação e rotina

• Vale alimentação
• Alimentação na empresa
• Frutas disponíveis diariamente

Reconhecimento e qualidade de vida

• Day Off
• Premiação anual
• Premiação trimestral
• Presente por tempo de empresa
• Cesta de Natal
• Empréstimo de equipamentos WAP

Facilidades

• Transporte fretado
• Desconto para aquisição de produtos
• Desconto em farmácias
• Empréstimo consignado após 1 ano de empresa

Desenvolvimento | People Conecta

• Bolsas de estudos
• Parcerias com universidades
• Escolas de idiomas
• Treinamentos internos

Jornada de trabalho

📍 Modelo híbrido (1 dia remoto e demais dias presencial) — São José dos Pinhais

🕒 Segunda a sexta-feira, das 07h30 às 17h18

Venha fazer parte do nosso Time Legendário

Aqui, pessoas fazem acontecer.

Se você busca aprendizado, desenvolvimento e desafios em um ambiente inovador e em constante crescimento, queremos conhecer você. 🚀