Analista de Dados

OrangeDoor; Brasília; Presencial; BRL 120 000 - 200 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A OrangeDoor busca um profissional para estruturar uma fundação de dados confiável, governada e acionável no Brasil, capaz de suportar visão 360, segmentação, IA, analytics e jornadas de relacionamento com o cliente.

Você mapeará fontes, desenhará pipelines robustos e implementará controles de qualidade, garantindo rastreabilidade e conformidade com contratos de dados. Este papel requer experiência em dados, ETL/ELT, APIs e plataformas de nuvem.

Qualificações

• Experiência com engenharia de dados, SQL e modelagem relacional/dimensional.
• Pipelines ETL/ELT, APIs e processamento em batch/streaming.
• Cloud, data lake/warehouse, CI/CD e observabilidade de dados.
• Qualidade, reconciliação, segurança e documentação técnica.

Responsabilidades

• Mapear fontes, entidades, owners, regras de qualidade, volumes, periodicidade, sensibilidade e consumidores do dado.
• Desenhar e implementar pipelines de ingestão batch, streaming, API ou mecanismos de compartilhamento como Zero Copy, quando aplicável.
• Construir transformações, harmonização, deduplicação, identidade, reconciliação e regras de qualidade com rastreabilidade.
• Modelar dados para Data 360, CRM, Marketing Cloud, Tableau, IA e integrações, respeitando modelos nativos e contratos de dados.
• Implementar controles de consentimento, retenção, mascaramento, criptografia, segregação e mínimo privilégio.
• Criar monitoração, alertas, logs, métricas de latência, completude, falhas, rejeições e reprocessamento.
• Preparar massa, evidências e procedimentos para testes funcionais, reconciliação, volume, segurança e UAT.
• Trabalhar com MuleSoft e Arquitetura na definição de interfaces, eventos, contratos, idempotência e tratamento de erros.
• Documentar catálogo, linhagem, dicionário, regras, SLAs, runbooks e decisões arquiteturais.
• Apoiar incidentes e análise de causa, garantindo correção definitiva e prevenção de recorrência.
• Participar de refinamentos e plannings, estimando esforço, dependências e riscos antes do Ready to Dev.
• Usar IA de forma controlada para acelerar análise, documentação, testes e engenharia, sem expor dados do cliente

Conhecimentos

Engenharia de dados

SQL

Modelagem relacional/dimensional

Pipelines ETL/ELT

APIs

Ferramentas

MuleSoft

Descrição da oferta de emprego

Descrição Construir uma fundação de dados confiável, governada e acionável para suportar visão 360, segmentação, inteligência artificial, analytics e jornadas de relacionamento do cliente

Responsabilidades e atribuições

• Mapear fontes, entidades, owners, regras de qualidade, volumes, periodicidade, sensibilidade e consumidores do dado.


• Desenhar e implementar pipelines de ingestão batch, streaming, API ou mecanismos de compartilhamento como Zero Copy, quando aplicável.


• Construir transformações, harmonização, deduplicação, identidade, reconciliação e regras de qualidade com rastreabilidade.


• Modelar dados para Data 360, CRM, Marketing Cloud, Tableau, IA e integrações, respeitando modelos nativos e contratos de dados.


• Implementar controles de consentimento, retenção, mascaramento, criptografia, segregação e mínimo privilégio.


• Criar monitoração, alertas, logs, métricas de latência, completude, falhas, rejeições e reprocessamento.


• Preparar massa, evidências e procedimentos para testes funcionais, reconciliação, volume, segurança e UAT.


• Trabalhar com MuleSoft e Arquitetura na definição de interfaces, eventos, contratos, idempotência e tratamento de erros.


• Documentar catálogo, linhagem, dicionário, regras, SLAs, runbooks e decisões arquiteturais.


• Apoiar incidentes e análise de causa, garantindo correção definitiva e prevenção de recorrência.


• Participar de refinamentos e plannings, estimando esforço, dependências e riscos antes do Ready to Dev.


• Usar IA de forma controlada para acelerar análise, documentação, testes e engenharia, sem expor dados do cliente

Requisitos e qualificações

• Experiência com engenharia de dados, SQL e modelagem relacional/dimensional.


• Pipelines ETL/ELT, APIs, batch e/ou streaming; tratamento de falhas e reprocessamento.


• Cloud, data lake/warehouse, versionamento, CI/CD e observabilidade de dados.


• Qualidade, reconciliação, segurança e documentação técnica.