Analytics Engineer

Precisamos de um Analytics Engineer Sênior com sólida experiência em marketing digital para integrar a equipe de Dados da Vitrio! O profissional será responsável por construir, escalar e otimizar pipelines de dados de alta complexidade, garantindo a precisão, acessibilidade e preparo das informações para análise e monitoramento.

A posição atua de forma autônoma na interface entre as demandas de negócio, da área de DataViz e a infraestrutura de dados, visando a disponibilização de dados confiáveis para decisões estratégicas. O ambiente de trabalho prioriza dinamismo, colaboração, melhoria contínua e autonomia.

Responsabilidades e atribuições

Responsabilidades

Modelagem de Dados Avançada: Criar e manter modelos de dados eficientes e escaláveis nas camadas Silver e Gold da arquitetura medalhão, utilizando SQL avançado, para otimizar o consumo por ferramentas de BI e análises de marketing.

Business Intelligence: Liderar o desenvolvimento e as rotinas de ETL do cliente, com apoio colaborativo das áreas de Engineering e DataViz, produzindo análises aprofundadas de negócio e marketing digital.

Garantia da Qualidade dos Dados: Implementar e monitorar regras de qualidade de dados (com o auxílio de ferramentas como o Dataplex), identificando e solucionando inconsistências de forma proativa para assegurar a precisão e confiabilidade das informações.

Otimização e Performance: Atuar diretamente na otimização da performance de consultas e da infraestrutura de dados para garantir a agilidade na disponibilização das informações.

Documentação: Manter a documentação técnica e de negócio dos pipelines, modelos e regras de dados sempre atualizada e clara.

Suporte e Colaboração: Recepcionar e atender às demandas complexas das áreas de marketing e inteligência de dados, transformando requisitos de negócio em soluções de dados robustas e escaláveis.

Requisitos e qualificações

Requisitos Técnicos

Programação: Experiência prática e avançada com SQL (imprescindível) e Python ou R para automação de scripts e manipulação de dados estruturados e não estruturados.

Ferramentas de ETL/Orquestração: Sólida familiaridade e vivência prática com ferramentas de orquestração de pipelines (ex: Apache Airflow, dbt).

Google Cloud Platform (GCP): Domínio em BigQuery, Data Studio e outros serviços do ecossistema.

Versionamento de Código: Uso rigoroso de sistemas de controle de versão, preferencialmente Git (BitBucket).

Conceitos de Banco de Dados: Entendimento aprofundado de bancos de dados relacionais e não relacionais, arquitetura medalhão e desenho de fluxos de dados.

Conceitos de Tagueamento (GTM): Entendimento sólido de fluxos de dados coletados via GTM.

Conhecimentos em Marketing Digital (Pré-Requisito)



Web Analytics: Experiência consolidada com Google Analytics 4 (API GA4, integração nativa GA4 BQ) e/ou Adobe Analytics.

Plataformas de Ads: Conhecimento profundo na extração e modelagem de dados de Google Ads, Facebook Ads, TikTok Ads, etc.

E-commerce e CRM: Familiaridade prática com modelagem de dados de plataformas como VTex, Magento, Salesforce, RDStation e Active Campaign.

Conceitos de Marketing Digital: Entendimento analítico de métricas de marketing (ROI, CAC, LTV, conversão) e fluxos de dados de campanhas.