🚀Analytics Engineer Sênior
Sua missão: Buscamos um(a) Analytics Engineer Sênior para transformar dados brutos em modelos de negócio confiáveis, bem documentados e fáceis de consumir — garantindo qualidade, padronização de indicadores e que cada número usado na empresa tenha uma definição clara e uma origem rastreável.
📌 Suas principais responsabilidades :
- Projetar e construir modelos de dados analíticos (fatos, dimensões, agregados e snapshots) escaláveis e organizados por domínio de negócio.
- Desenvolver e manter transformações de dados (ELT) com versionamento, testes automatizados e documentação.
- Construir e sustentar pipelines de dados , integrando fontes diversas (bancos transacionais, APIs e arquivos), garantindo dados limpos, deduplicados e corretamente tipados.
- Traduzir regras de negócio em definições de métricas consistentes , em parceria com as áreas de negócio, eliminando divergências entre relatórios.
- Implementar testes de qualidade e reconciliação de dados (unicidade, completude, integridade referencial, paridade com a origem).
- Monitorar e fazer a sustentação dos modelos e pipelines em produção — diagnóstico de falhas, desvios de volume e atrasos.
- Otimizar performance e custo de consultas e armazenamento (particionamento, clusterização, materialização incremental).
- Aplicar práticas de segurança e conformidade (LGPD) — classificação de dados sensíveis, mascaramento e controle de acesso com menor privilégio.
- Apoiar a construção de camadas semânticas e dashboards quando necessário.
- Revisar código, definir padrões de modelagem e mentorar profissionais menos experientes.
🎯 O que buscamos :
- Experiência sólida em engenharia de dados ou analytics engineering , com modelagem e transformação de dados em produção.
- SQL avançado (window functions, CTEs, merge/upsert, tuning de consultas) em data warehouse na nuvem.
- Domínio de modelagem dimensional (Kimball, SCD, granularidade, chaves substitutas).
- Experiência com ferramentas de transformação como dbt ou Dataform — modelos incrementais, testes e documentação.
- Python para desenvolvimento de pipelines, automação e validação de dados.
- Experiência com orquestração de workflows , como Apache Airflow.
- Conhecimento de arquitetura de data lake/lakehouse em camadas e formatos como Parquet e Avro.
- Prática com qualidade e observabilidade de dados .
- Git , code review e CI/CD aplicados a dados.
- Conhecimento em segurança de dados e conformidade com a LGPD .
- Boa comunicação para traduzir necessidades de negócio em especificações técnicas.
⭐ Diferenciais:
- Experiência com nuvem , principalmente Google Cloud (BigQuery, Cloud Composer, Cloud Storage, Dataplex).
- Ferramentas de camada semântica e BI, como Looker/LookML .
- Conceitos de CDC e processamento em tempo real (Datastream, Debezium, Flink, Kafka).
- Experiência com migração de ambientes legados de dados.
- Vivência com negócios de assinatura e recorrência (MRR, churn, cohort).
- Dados para machine learning (feature store).
- Certificações como Google Cloud Professional Data Engineer ou dbt Analytics Engineering .
- Fome por automação com IA — uso de agentes e skills (ex.: Claude Code, GitHub Copilot, MCP) para acelerar desenvolvimento, documentação, testes e sustentação de dados, transformando tarefas repetitivas em fluxos automatizados e reutilizáveis.
O que oferecemos
🍽️ VR e VA |
🩺 Assistência médica
🦷 Assistência odontológica
🤑 Bônus variável anual
👶 Auxílio creche
💻 Auxílio home office
🏋️ Wellhub + App Ginastica Laboral
✨ Seguro de vida
🎂 Day Off no mês de Aniversário
🚘 Vale Transporte ou Estacionamento
💉 Campanha de Vacinação
🧠TelePsicologia e Nutrição Online
💆Massagem no escritório para modelo híbrido
😎 Emendas de Feriado
🐾 Guapeco
📱Acesso aos nosso produtos
🍫Bateu aquela fome? Temos snacks no escritório
