Analytics Engineer Pleno

O Analytics Engineer é a ponte essencial entre a engenharia de dados e a área de negócios. Este papel é responsável por projetar, construir, testar e otimizar a camada de dados que permite aos analistas, cientistas de dados e equipes de negócio extraírem insights de forma rápida e confiável. Este profissional garante que os dados sejam consistentes, de alta qualidade e modelados de maneira eficiente no Data Warehouse. Dessa forma, o Analytics Engineer é responsável por resolver problemas de negócio a partir do desenvolvimento de uma plataforma de dados robusta, aplicando práticas adequadas de transformação de dados a fim de criar pipelines e produtos de dados que gerem valor de negócio. Suas funções incluem: * Construir e estruturar modelos de dados escaláveis através de ferramentas do Modern Data Stack; * Projetar, desenvolver e implementar pipelines de dados de ponta a ponta, garantindo a qualidade, consistência e performance dos modelos de dados; * Testar e documentar modelos e pipelines de dados; * Construir tabelas analíticas dentro do Data Warehouse; * Elaborar e responder perguntas de negócio utilizando visualização de dados e estatística básica ou avançada; * Realizar consultas adhoc em bancos de dados e data warehouses através de linguagem SQL; * Utilizar técnicas estatísticas e de EDA para mapear e tirar insights de bases de dados; * Construir e aprimorar relatórios de análise e dashboards; * Desenhar, implementar, documentar e acompanhar novos indicadores de negócio, coordenando sua utilização com as áreas de negócio; * Desenhar e avaliar o resultado de testes A/B em conjunto com equipes de negócio; * Acompanhar metas e reportar sua evolução à área de negócio; * Propor novos dashboards e análises junto à área técnica de dados; * Coordenar a implementação de indicadores e processos baseado em dados dentro das áreas de negócio; * Manter o ambiente e os modelos de produção estáveis, funcionais e atualizados; * Auxiliar no treinamento e implementação de processos de dados nas áreas de negócio; * Colaborar com as áreas técnicas e não técnicas das empresas, reduzindo a distância entre problemas de negócio e soluções técnicas. * Atuar em projetos de migração, implementação de plataforma de dados, e criação de produtos de dados. * Colaborar com outros profissionais da área de dados a fim de garantir um bom andamento do projeto e viabilizar a geração de valor. * Propor melhorias em processos e arquitetura. Requisitos básicos: * Certificação dbt; * Conhecimento consolidado e aplicado em projetos de dbt (Experiência em otimização de modelos, organização de estrutura de repositórios, aplicação de funcionalidades avançadas como jinja, macros, modelos incrementais e aplicação de pacotes especiais); * Experiência em DataOps e Git. * Conhecimento consolidado em SQL e bancos de dados (funções janela, macros, UDFs, índices, etc); * Conhecimento consolidado em diferentes abordagens de modelagem dimensional; * Experiência avançada com ferramentas de BI e com ferramentas analíticas (Excel, PowerBI, Tableau, etc); * Conhecimento intermediário em R/Python ou equivalente com foco em manipulação e visualização de dados; * Capacidade analítica, de comunicação e gestão de projetos; * Conhecimento em desenvolver e implementar KPIs em conjunto com áreas de negócio; * Conhecimento em ferramentas de orquestração e desenvolvimento de pipelines de ELT; * Conhecimento básico de UX e information design; * Conhecimento em como aplicar os principais conceitos de cloud para gerenciamento e otimização de plataforma de dados; * Forte interesse por resolução de problemas através de visualização de dados; * Conhecimento intermediário em um domínio de negócio (ex. People Analytics); * Certificação em plataforma de nuvem pública (AWS, Azure, GPC) a nível Associate ou equivalente; * Foco em resultados, boa comunicação, boa escrita e boa organização. * Conhecimento consolidado em AI e suas aplicações. * Inglês intermediário. Diferenciais: * Conhecimento em Databricks ou equivalente; * Inglês avançado; * Experiência em projetos de Consultoria; * Experiência em criação de indicadores de performance; * Pós graduação na área de Gestão Empresarial, Big Data, Business Intelligence e afins; * Certificação em alguma ferramenta de BI (Ex: Power BI Data Analyst Associate, Tableau Certified Data Analyst…); * Conhecimento básico de Figma ou ferramenta similar de prototipação.