Senior Analytics Engineer

Jusbrasil; Brasil; Presencial; BRL 111 600 - 167 400; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia em Brasil busca um Analytics Engineer para atuar como ponte entre infraestrutura de dados e análise. O profissional será responsável por garantir a governança, organização e eficiência dos dados, colaborando com diversos stakeholders. É necessário ter domínio avançado de SQL, experiência em modelagem de dados e conhecimento em ferramentas como Google Cloud Platform. A função também envolve automação com IA e otimização de processos.

Qualificações

• Domínio avançado de SQL para transformações complexas e otimização de queries.
• Experiência sólida em modelagem dimensional e ambientes analíticos.
• Conhecimento prático em Python e ferramentas de versionamento como Git.

Responsabilidades

• Construir e gerir a camada semântica de dados com regras de negócio centralizadas.
• Organizar dados para fácil acesso antes da análise.
• Interfacear com stakeholders para traduzir requisitos em modelos dimensionais.

Conhecimentos

SQL Avançado

Modelagem de Dados

Programação em Python

Ferramentas de Orquestração (Airflow ou Dagster)

Git

Google Cloud Platform (BigQuery)

Data Warehousing

Pensamento Crítico em IA

CI/CD e Qualidade

Descrição da oferta de emprego

Sobre a função

Buscamos uma pessoa Analytics Engineer para atuar como a ponte estratégica entre a infraestrutura de dados e a geração de insights. Você será responsável pela camada lógica e de governança, transformando os dados preparados pelo time de Platform em ativos semânticos prontos para consumo.

Seu objetivo será garantir a organização, disponibilidade e processamento eficiente dos dados, permitindo que os analistas de ponta foquem em análises prescritivas de alto valor. Valorizamos o uso de Inteligência Artificial para automatizar processos operacionais e buscamos alguém que veja na tecnologia uma aliada para elevar a qualidade e a velocidade das entregas.

Você trabalhará no time de Analytics Platform, colaborando de perto com Engenheiros de Dados, Analistas de Produto e Stakeholders para garantir que o dado seja o motor de decisão da companhia.

Principais responsabilidades

• Construir e gerir a camada semântica: criar a camada lógica de dados, garantindo que as regras de negócio estejam centralizadas e consistentes para toda a empresa.
• Governança e Organização: atuar como guardião da qualidade e padronização dos dados, organizando-os de forma que sejam facilmente acessíveis antes de chegarem aos analistas.
• Extração de Requisitos: interface direta com stakeholders para traduzir necessidades de negócio em modelos dimensionais eficientes.
• Automação com IA: implementar e fomentar o uso de ferramentas de IA (como Claude) para otimizar o desenvolvimento, a documentação e o processamento de dados.
• Evolução Técnica: manter e evoluir processos de orquestração, testes unitários e versionamento, aplicando as melhores práticas de engenharia ao contexto analítico.

Habilidades mandatórias

• SQL Avançado: domínio para transformações complexas e otimização de queries.
• Modelagem de Dados: experiência sólida em modelagem dimensional e ambientes analíticos.
• Conhecimento prático em linguagens de programação (preferencialmente Python), sistemas de orquestração (como Airflow ou Dagster) e ferramentas de versionamento (Git).
• Experiência com Google Cloud Platform (BigQuery): conhecimento específico em otimização de tabelas e processamento no BigQuery.
• Data Warehousing: experiência em arquiteturas de Data Warehouse ou Data Lakehouse, com foco em otimização de custos e performance.
• Pensamento Crítico em IA: familiaridade e abertura para o uso de IA Generativa no fluxo de trabalho.
• CI/CD e Qualidade: experiência com testes unitários e pipelines de integração contínua.

Diferenciais

• Conhecimento em Experimentação: vivência prévia com infraestrutura de Testes A/B.
• Visão de Produto: habilidade de atuar como um híbrido entre a técnica e a análise de negócio.