Analista de Dados Sr. (Analytics Engineer)

UOL EdTech; São Paulo; Híbrido; BRL 180 000 - 320 000; Tempo integral

Vantagens oferecidas por esta oferta de emprego

Modelo híbrido 3x/semana

Resumo da oferta

UOL EdTech procura um Analytics Engineer sênior para definir e evoluir a camada semântica, métricas de negócio e arquitetura de dados, alinhada a Kimball e Medallion. Você vai desenvolver modelos dbt na camada Gold e governar produtos analíticos em Power BI e Looker.

A função envolve escrever SQL avançado em Synapse, BigQuery e views de consumo, além de promover DataOps, testes e monitoramento para garantir dashboards estáveis. Modelo híbrido em São Paulo.

Qualificações

• Experiência sólida como Analytics Engineer, BI Engineer ou Analista de Dados Sênior.
• Domínio de SQL — consultas complexas, CTEs, window functions e otimização em cloud DW.
• Experiência com dbt em produção — models, tests, docs, incrementais e macros.

Responsabilidades

• Definir e evoluir a camada semântica e as métricas de negócio alinhadas a modelagem dimensional e à arquitetura Medallion.
• Desenvolver e manter modelos dbt na camada analítica (marts Gold).
• Construir e governar produtos analíticos em Power BI com modelos semânticos e governança (RLS, publicação no Service).
• Evoluir explores e views em Looker (LookML) com governança multi-tenant e embed quando aplicável.
• Escrever SQL avançado sobre Azure Synapse Analytics, BigQuery e views de consumo com foco em performance.
• Implementar práticas de qualidade downstream (Data Contracts, testes, monitoramento).
• Atuar como referência técnica entre engenharia de dados, negócio e produto; promover DataOps, Git/PRs, code review e documentação de métricas.

Conhecimentos

SQL avançado

dbt em produção

Power BI

Looker / LookML

Git & PRs

CI/CD

Modelagem de dados

Python

LGPD

Ferramentas

Azure Synapse Analytics

BigQuery

Looker

Power BI

dbt

Git

CI/CD

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 sólida 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.