Data Engineer / Analytics Engineer (Mid-Senior)

emagine; Lisboa; Presencial; EUR 45 000 - 75 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A emagine procura um(a) profissional de dados para ligar as necessidades de negócio à infraestrutura de dados na Google Cloud. Você transformará requisitos complexos em estruturas de dados robustas e escaláveis, preparando dados para análise e usos avançados, incluindo agentes de IA.

Responsabilidades incluem preparar e transformar dados com ETL/ELT, desenvolver em BigQuery, modelar dados com Star/Snowflake, traduzir requisitos de stakeholders, assegurar qualidade e documentar cada avanço para

Qualificações

• Experiência prática com modelação dimensional e semântica de dados.
• Histórico em ETL/ELT, BigQuery e implementação de lógicas de negócio.
• Capacidade de traduzir requisitos de negócio para modelos de dados eficientes.
• Experiência com ambientes Cloud e ferramentas de BI (Looker/LookML)

Responsabilidades

• Preparar e transformar dados com ETL/ELT para análise.
• Desenvolver em BigQuery, gerenciar partições e aplicar regras de negócio.
• Modelar dados com dimensões (Star/Snowflake) para analytics.
• Traduzir perguntas de negócio em modelos de dados práticos.
• Garantir qualidade/validação de dados e documentar avanços.

Conhecimentos

Advanced SQL

BigQuery

Looker/LookerML

Data Modeling

Python

dbt

Airflow

Git

GCP Certifications

Retail / E-commerce

Ferramentas

dbt

Airflow

Looker

Git

Descrição da oferta de emprego

A critical role connecting business needs and technical data infrastructure. Responsible for transforming complex business requirements into robust, scalable data structures ready for analysis within the Google Cloud Platform ecosystem. This position emphasizes semantic modeling, ensuring data is prepared for autonomous business consumption and valuable for decision-making, while also adapting it for advanced uses such as AI agents.

Responsibilities

• Data Preparation and Transformation: Design and implement efficient ETL/ELT processes.
• BigQuery Development: Optimize queries, manage partitions, and apply business logic in the Data Warehouse.
• Data Modeling: Apply dimensional modeling techniques (Star Schema/Snowflake).
• Requirements Translation: Engage directly with stakeholders to capture needs and translate business questions into data models.
• Quality and Validation: Ensure data consistency and integrity through rigorous testing and documentation.
• Documentation and Knowledge Transfer: Communicate and document technical developments for training teams to facilitate the diffusion of created solutions.

Key Requirements

• Advanced SQL proficiency
• Experience with dbt (data build tool)
• Experience in GCP (BigQuery)
• Knowledge of Python
• Proficiency in Looker / LookerML
• Experience with orchestration tools (e.g., Airflow)
• Dimensional data modeling
• Experience in Retail / E-commerce
• Version control (Git)
• Google Cloud certifications

Nice to Have

• Semantic Layer (LookerML): Development and maintenance of models in LookerML, defining dimensions and measures for self-service BI.

Obrigatórias (Must-have)

• Domínio avançado de SQL
• Experiência em GCP (BigQuery)
• Proficiência em Looker / LookerML
• Modelação de dados dimensional
• Controlo de versões (Git)

Valorizadas (Nice-to-have)

• Experiência com dbt (data build tool)
• Conhecimentos de Python
• Ferramentas de orquestração (ex: Airflow)
• Experiência em Retalho / E-commerce
• Certificações Google Cloud
• Competências de Negócio e Analíticas (Mandatório)
• Forte capacidade de compreensão: Entender rapidamente as dinâmicas de negócio e traduzi-las em métricas e KPIs.
• Interação com Stakeholders: Experiência de trabalho direto com áreas como Produto, Finanças ou Operações.
• Pensamento Crítico: Capacidade de desafiar requisitos incompletos ou inconsistentes.
• Visão Analítica: Foco na resolução de problemas e na qualidade da entrega final ao utilizador.
• Experiência Preferencial:
  • Entre 3 a 6 anos de experiência relevante em Data ou Business Intelligence.
  • Experiência comprovada em ambientes Cloud (especialmente GCP).
  • Histórico de levantamento e refinamento de requisitos junto de equipas de negócio.
• Soft Skills:
  • Excelentes competências de comunicação (explicar dados a perfis não-técnicos).
  • Elevada atenção ao detalhe e rigor.
  • Proatividade e sentido de "ownership" sobre os projetos.
  • Capacidade de trabalhar autonomamente sem necessidade de micro-gestão.
• Perfil Cultural e outras notas:
  • Mindset Data-driven: Curiosidade natural pelos processos de negócio, não apenas pelo código.
  • Nível de Senioridade: Mid-Senior. Não servem perfis Junior nem perfis puramente focados em estratégia/gestão (Lead).
  • Filtro de Exclusão: Candidatos que apenas saibam construir dashboards mas não dominam modelação de dados, SQL ou LookerML.