Descrição da vaga

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

Missão do Cargo

Construir e manter a base de dados que sustenta as decisões da Mereo e de seus clientes. Desenvolver pipelines, modelar Data Warehouse e cria queries e dashboards confiáveis, além de integrar os sistemas dos clientes à plataforma e preparar os dados que alimentam as soluções de IA. O objetivo é garantir dados corretos, performáticos e acessíveis para clientes, áreas internas e agentes de IA.

Seus desafios diários serão

Construir e evoluir aplicações com agentes de IA, para clientes e para uso interno, preparando e validando os dados e as consultas que os alimentam e acompanhando a qualidade das respostas e o consumo das soluções;

Desenvolver e otimizar queries SQL e dashboards no Metabase, inclusive os embarcados para clientes, garantindo números corretos e performance;

Construir e manter pipelines em Python para carga e transformação de dados no Data Warehouse;

Modelar e documentar tabelas e regras de negócio do Data Warehouse, cuidando da qualidade e da governança dos dados;

Apoiar as integrações entre os sistemas dos clientes e a Mereo, monitorando execuções e investigando erros;

Atender demandas de dados das áreas e dos clientes, transformando perguntas de negócio em entregas confiáveis.

Esperamos que você

Tenha SQL intermediário ou avançado (joins complexos, CTEs e otimização de queries), de preferência em SQL Server;

Tenha experiência criando dashboards em ferramentas de BI, como Metabase ou Power BI;

Programe em Python para construir pipelines e automações de dados;

Tenha interesse em construir soluções com IA generativa;

Conheça modelagem de dados e Data Warehouse;

Tenha experiência com Git e versionamento de código, com fluxo de pull requests e revisão;

Conheça metodologias ágeis;

Tenha capacidade analítica para traduzir perguntas de negócio em dados e explicar resultados para pessoas não técnicas.

Não é obrigatório, mas será legal se tiver

Experiência em plataformas SaaS B2B;

Experiência construindo agentes ou aplicações com LLM (Pydantic AI, LangChain, APIs da OpenAI ou Anthropic);

Experiência com dashboards embarcados no Metabase;

Integrações via APIs REST e troca de arquivos;

Experiência com computação serverless (Azure Functions ou AWS Lambda) e outros serviços de dados em nuvem;

Streamlit ou outra ferramenta para protótipos de dados;

Inglês para leitura técnica.

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