Analista De Dados Pl. (Analytics Engineer)

Uol Edtech; São Paulo; Híbrido; BRL 180 000 - 240 000; Tempo integral

Vantagens oferecidas por esta oferta de emprego

Modelo híbrido 3x/semana em SP

Resumo da oferta

A Uol Edtech está buscando Analista de Dados Sênior/Analytics Engineer para atuar em São Paulo, conduzindo a camada semântica, modelos dbt e governança de métricas. O profissional construirá dashboards no Power BI e Looker, além de promover DataOps e qualidade de dados.

O candidato ideal tem experiência em DW na nuvem, LookML, DAX, Git/CI/CD e colaboração estreita com equipes de produto e engenharia. Modelo híbrido 3x/semana.

Qualificações

• Experiência como Analytics Engineer, BI Engineer ou Analista de Dados Sênior em ambiente corporativo ou SaaS.
• Domínio de SQL com consultas complexas, CTEs, window functions e otimização em cloud DW.
• Experiência com dbt em produção — models, tests, docs, incrementais e macros.
• Experiência com Power BI — modelagem tabular, DAX, RLS, publicação no Service e governança.
• Experiência com Looker / LookML — views, explores, measures e governança de camada semântica.
• Conhecimento em modelagem de dados — dimensional (star schema) e arquitetura Medallion.
• Domínio de Git e Pull Request / code review, com CI/CD aplicado a projetos analíticos.
• Capacidade de traduzir necessidades de negócio em métricas claras e reutilizáveis.

Responsabilidades

• Definir e evoluir a camada semântica e as métricas de negócio alinhadas a modelagem dimensional.
• Desenvolver e manter modelos dbt na camada analítica (marts Gold).
• Construir e governar produtos analíticos em Power BI e Looker para SaaS.
• Evoluir explores e views em Looker (LookML) com governança multi-tenant.
• Escrever SQL avançado sobre Synapse, BigQuery e views de consumo com foco em performance.
• Implementar práticas de qualidade downstream com Data Contracts, testes e monitoramento.
• Atuar como referência técnica entre engenharia de dados, negócio e produto; promover DataOps e documentação.
• Apoiar iniciativas de IA/ML com bases analíticas limpas e estáveis.

Conhecimentos

SQL

dbt

Power BI

Looker/LookML

Data modeling

Git/PRs

CI/CD

DataOps

Python

LGPD

Ferramentas

Azure Synapse Analytics

BigQuery

Azure Data Factory

Airbyte

Power BI Service

Looker

Descrição da oferta de emprego

• Definir e evoluir a camada semântica e as métricas de negócio (grain, dimensões, KPIs), alinhadas a modelagem dimensional (Kimball) e à arquitetura Medallion (Bronze / Silver / Gold).
• Desenvolver e manter modelos dbt na camada analítica (marts Gold): modelos incrementais, testes automatizados, documentação e macros reutilizáveis.
• Construir e governar produtos analíticos em Power BI — modelos semânticos (Import / DirectQuery / Composite), DAX performático, RLS, publicação no Service, datasets certificados e workspaces organizados.
• Evoluir explores e views em Looker (LookML) — measures, derived tables, governança multi-tenant (access_filter) e embed quando aplicável em produtos SaaS.
• Escrever SQL avançado sobre Azure Synapse Analytics, BigQuery e views de consumo, com foco em performance para BI e self-service.
• Implementar práticas de qualidade downstream — Data Contracts, testes e monitoramento — para evitar rupturas em dashboards, datasets e aplicações por mudanças na origem.
• Atuar como referência técnica na interface entre engenharia de dados, negócio e produto; promover DataOps, Git/PRs, code review e documentação de métricas.
• Apoiar iniciativas de IA/ML com bases analíticas limpas, estáveis e bem definidas.

Requisitos e qualificações

• Experiência como Analytics Engineer, BI Engineer ou Analista de Dados Sênior em ambiente corporativo ou SaaS.
• Domínio de SQL — consultas complexas, CTEs, window functions e otimização em cloud DW.
• Experiência com dbt em produção — models, tests, docs, incrementais e macros.
• Experiência com Power BI — modelagem tabular, DAX, RLS, Power Query, publicação e governança no Service.
• Experiência com Looker / LookML — views, explores, measures, joins e boas práticas de camada semântica.
• Conhecimento em modelagem de dados — dimensional (star schema) e arquitetura Medallion.
• Domínio de Git e processos de Pull Request / code review, com CI/CD aplicado a projetos analíticos.
• Capacidade de traduzir necessidades de negócio em métricas claras, documentadas e reutilizáveis.

Informações adicionais

Para se destacar nessa posição, seria legal se você também tivesse:

• Experiência com Azure Data Factory ou ferramentas de orquestração/ingestão (Airbyte ou equivalentes).
• Python para automações, validações e rotinas analíticas.
• Conhecimento em DataOps, governança de dados e LGPD.
• Experiência com Looker embed ou analytics embutido em produto.
• Disponibilidade para atuar em modelo híbrido (3x na semana) em São Paulo - SP.

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Analista de Dados Pl. (Analytics Engineer) • São Paulo, SP, BR