Engenheiro(a) de analytics (dados)

Descrição: Conhecimentos técnicos: * Experiência prática em modelagem de dados e construção de camadas analíticas. * Domínio em dbt para transformação e versionamento de modelos de dados. * Proficiência em SQL para criação de queries otimizadas e modelos reutilizáveis. * Conhecimento em Python para automação de processos de dados. * Experiência com Data Warehousing. * Experiência em governança de dados: documentação, catalogação e contratos de dados. * Experiência com ferramentas de visualização (Metabase, Looker, PowerBI). Soft Skills: * Boa comunicação para traduzir regras de negócio em modelos de dados claros. * Proatividade para identificar e atuar em incidentes antes que causem impacto. * Colaboração com áreas de negócio para transformar demandas em análises acionáveis. * Mentalidade de dono sobre a qualidade e consistência dos dados. E será um diferencial se você tiver: * Prática em observabilidade de dados: testes de qualidade, monitoramento de pipelines, métricas de confiabilidade. * Conhecimento em processos de DataOps. Como Engenheiro(a) de Analytics no time de Dados da Gabriel, você terá papel central na construção e evolução do nosso Common Data Model, garantindo que as regras de negócio e as demandas estratégicas sejam traduzidas em modelos de dados consistentes e de fácil consumo para toda a empresa. Você será responsável por: * Modelar dados com excelência: transformar dados brutos em camadas analíticas robustas, desenhando entidades e reports que permitam análises rápidas, seguras e reutilizáveis. * Traduzir negócios em dados: atuar em conjunto às áreas de negócio para compreender suas necessidades, convertendo\-as em soluções de dados claras e acionáveis. * Zelar pela governança: implementar e manter práticas de documentação, catalogação e contratos de dados, garantindo consistência e alinhamento em todo o ecossistema. * Monitorar e reagir a incidentes: acompanhar a saúde dos pipelines e processos de dados, atuando de forma proativa para corrigir falhas e manter a confiabilidade do ambiente analítico. * Assegurar qualidade: definir e aplicar checks de qualidade, testes e métricas de observabilidade para que os dados sejam sempre íntegros e confiáveis. * Apoiar análises estratégicas: auxiliar stakeholders na tradução de demandas em análises eficientes que gerem insights e direcionem decisões de negócio. * Colaborar em cultura de dados: promover boas práticas de uso, disseminação e padronização de dados dentro da empresa. 2510130202241746572