Analytics Engineer Sênior

ESCALE; Brasil; Presencial; BRL 60.000 - 100.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma inovadora empresa de tecnologia busca um Analytics Engineer Sênior para transformar dados em oportunidades de negócios. O profissional irá atuar em um ambiente colaborativo, construindo pipelines de dados e promovendo uma cultura data-driven. Se você é apaixonado por dados e deseja trabalhar em um time diverso, esta é a oportunidade perfeita para você. Venha fazer parte de um time que está moldando o futuro da aquisição digital e ajude a impulsionar grandes marcas no Brasil!

Qualificações

• Experiência em programação com Python, R ou Scala.
• Familiaridade com ferramentas de orquestração de pipelines como Airflow.

Responsabilidades

• Transformar dados em oportunidades de negócios.
• Construir pipelines robustos e garantir o self-service de dados.

Conhecimentos

Python

R

Scala

Airflow

Git

Spark

Metodologia ágil

Descrição da oferta de emprego

Job description

Hey! Somos a Escale ;)

Uma scale-up de tecnologia que leva as maiores marcas de serviços essenciais ao futuro da aquisição digital. Como? Vem que a gente te conta:

Com a nossa cultura Data-Driven e tecnologia própria, nós potencializamos a aquisição de clientes de grandes marcas e facilitamos a jornada de compra de milhões de consumidores.

As maiores marcas de serviços essenciais do Brasil estão com a gente e já recebemos mais de R$ 200 milhões de investidores world-class, além de sermos por 2 vezes uma das “100 startups to watch” e eleita a segunda empresa mais amada pelo Love Mondays.

Nosso propósito aqui é despertar o potencial máximo de pessoas e organizações e para isso buscamos pessoas que, assim como nós, estejam sempre em busca de ser a sua melhor versão e desafiar os seus limites.

Eaí, topa escalar #AlémDoTopo com a gente?

Main responsibilities

Estamos procurando uma pessoa responsável por transformar nossa enorme base de dados em oportunidades de negócios!

Na Escale, o Analytics Engineer atua como uma das pessoas fundamentais no nosso Chapter de Dados, juntamente com os nossos analistas, engenheiros e cientistas de dados. É alguém capaz de coletar, transformar e potencializar nosso pipeline analítico, implementando bases de dados que facilitem o uso dos nossos times de negócio através do uso de ferramentas modernas que compõem nossa plataforma de dados.

Para esta posição, o Analytics Engineer Sênior irá:

• Identificar oportunidades para estruturar dados do negócio de forma autônoma e colaborativa com os times envolvidos, entendendo as necessidades do negócio;
• Construir pipelines/ETLs robustos e estáveis, garantindo o self-service de dados através de modelagens de tabelas e métricas coesas e escaláveis;
• Usar sua visão analítica para orientar e apoiar os times na construção de métricas e suas regras de negócio, garantindo que não haja redundâncias;
• Disponibilizar dados confiáveis, facilmente acessíveis e consumíveis na nossa ferramenta de Analytics, facilitando as análises e criação de visualizações;
• Ser responsável por evangelizar a disciplina de dados dentro da empresa, fomentando proativamente a cultura data driven dos times;
• Disseminar e garantir boas práticas nos processos de dados em que atua e compartilhar conhecimento da disciplina de dados sempre que possível, elevando a barra técnica do time;
• Ser interface entre times técnicos e de negócio, traduzindo e atuando de acordo com as necessidades;
• Ter a oportunidade de trabalhar em um time diverso e colaborativo, tendo autonomia e espaço para executar novas ideias e iniciativas que fortaleçam a inovação da disciplina de dados e cultura data-driven da Escale. :)

Gostou do desafio? Se tem gosto por trabalhar junto às pessoas e tem vontade de se dedicar para que elas entreguem cada vez mais e se desenvolvam constantemente, sem dúvida seu lugar é aqui!

Requirements and skills

Para essa Escalada é necessário ️

• Experiência com programação (linguagens de programação Python, R ou Scala é um plus);
• Familiaridade com ferramentas de orquestração de pipelines (Ex: Airflow);
• Experiência de versionamento de código (Ex: Git);
• Noções sobre sistemas distribuídos, processamento paralelo de dados e ferramentas (Ex: Spark);
• Noção sobre metodologia ágil.