Analytics Engineer [Vaga Afirmativa para PCD]

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.

Informações Importantes