Senior Analytics Engineer

**Sobre o Desafio** Estamos em busca de uma pessoa **Senior Analytics Engineer** qualificada e proativa para se juntar ao nosso time de Dados. Se você é um profissional apaixonado por transformar dados brutos em ativos estratégicos, domina as melhores práticas de engenharia de software aplicadas ao mundo analítico e quer construir uma arquitetura de dados escalável, seu lugar é aqui! **Responsabilidades e Atribuições** * **Modelagem \& dbt:** Liderar o desenvolvimento de modelos analíticos escaláveis utilizando **dbt**, garantindo padrões de modelagem (dimensional/relacional) e as melhores práticas de engenharia analítica. * **Qualidade e Governança:** Criar, testar e documentar transformações assegurando a confiabilidade, rastreabilidade (lineage) e governança dos dados. * **Orquestração \& DataOps:** Desenvolver e manter pipelines complexos aplicando versionamento, modularidade, observabilidade e práticas de CI/CD. * **Performance \& Custos:** Otimizar consultas e estruturas em nosso Data Warehouse (**BigQuery**), aplicando técnicas avançadas de *performance tuning*, particionamento e clustering para eficiência de custo e processamento. * **Habilitação de Dados:** Atuar como ponte para Analistas e Cientistas de Dados, garantindo o consumo de datasets confiáveis, bem documentados e semanticamente organizados. * **Cultura Técnica:** Evangelizar padrões técnicos e boas práticas de transformação dentro da organização, participando ativamente da evolução da nossa arquitetura de dados em **GCP**. * **Visualização:** Apoiar a criação de produtos analíticos e camadas semânticas em ferramentas de BI (foco em **Looker**). **Requisitos** * **Experiência Sólida:** Histórico comprovado como Analytics Engineer, Engenheiro(a) de BI ou de Dados em ambientes de alta escala. * **Domínio de SQL \& Modelagem:** Expertise em SQL avançado e profundos conhecimentos em modelagem dimensional (Star Schema, Snowflake). * **Ecossistema dbt:** Experiência profissional com dbt em produção (macros, testes, pacotes e documentação). * **Orquestração:** Experiência com construção de DAGs, gestão de retries e monitoramento. * **Cloud Data Warehouse:** Vivência avançada em **BigQuery** (preferencial) ou similares (Snowflake/Redshift), incluindo gestão de IAM e estratégias de armazenamento. * **BI \& Camada Semântica:** Proficiência em ferramentas de visualização, com destaque para a construção de camadas semânticas (LookML é um diferencial forte). **Diferenciais** * **Python:** Conhecimento para automação de tarefas e construção de pipelines customizados. * **Arquiteturas Modernas:** Vivência com conceitos de Data Lakehouse, Data Mesh ou Data Vault. * **Cloud Nativo:** Familiaridade com serviços GCP (Cloud Storage, Cloud Functions, IAM). * **DataOps:** Experiência com testes automatizados de dados e esteiras de deploy (GitLab CI/GitHub Actions).