Analista de Dados Pl. (Analytics Engineer)

Casado; São Paulo; On-site; BRL 180,000 - 280,000; Full time

Job summary

A Casado está recrutando um Analytics Engineer para atuar na construção e governança de camadas semânticas, modelos dbt e produtos analíticos em Power BI e Looker. Será responsável por entregar dashboards estáveis, métricas bem definidas e governança de dados em ambiente de SaaS ou corporativo.

Procuramos profissional com experiência em SQL avançado, dbt em produção, Power BI e Looker, com foco em performance, segurança e DataOps. Trabalho presencial em São Paulo, com natureza full-time.

Qualifications

• Domínio de SQL com CTEs, janelas e otimização em cloud DW.
• Experiência com dbt em produção: models, tests, docs e incrementais.
• Power BI: modelagem tabular, DAX, RLS, publicação no Service e governança.
• Looker/LookML: views, explores, measures e joins com camada semântica.
• Conhecimento de modelagem de dados (star/snowflake) e arquitetura Medallion.
• Experiência com Cloud Data Warehouse / Lakehouse (Azure Synapse, BigQuery, AWS, GCP).
• Domínio de Git e PRs / code review, com CI/CD para projetos analíticos.
• Capacidade de traduzir necessidades de negócio em métricas reutilizáveis.

Responsibilities

• Definir e evoluir camada semântica e métricas de negócio alinhadas a modelagem dimensional e à arquitetura Medallion.
• Desenvolver e manter modelos dbt na camada analítica (marts Gold): incrementais, tests, docs e macros.
• Construir e governar produtos analíticos em Power BI com DAX performático e ro-gov.
• Evoluir explores e views em Looker (LookML) com governança multi-tenant e embed quando aplicável.
• Escrever SQL avançado sobre Synapse, BigQuery e views de consumo visando performance de BI/self-service.
• Implementar práticas de qualidade downstream: Data Contracts, tests e monitoramento.
• Atuar como referência entre engenharia de dados, negócio e produto; promover DataOps e documentação de métricas.
• Apoiar iniciativas de IA/ML com bases analíticas estáveis.

Skills

SQL avançado

dbt em produção

Power BI

Looker LookML

Modelagem dimensional

Medallion arch.

Cloud DW

Git CI/CD

Python

Job description

Responsabilidades e atribuições

• 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.
• Experiência com Cloud Data Warehouse / Lakehouse — Azure Synapse Analytics, BigQuery e/ou equivalentes (AWS, GCP, Azure).
• 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

• 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 L