Analytics Engineer

Olá!

Seja muito bem-vindo(a) ao nosso processo de Recrutamento e Seleção.

Agradecemos o seu interesse em fazer parte do nosso time.
Abaixo estão as principais informações sobre a vaga:

Modelo de contratação

PJ (Pessoa Jurídica)
As informações de remuneração já estão disponíveis no campo da vaga.

Escopo

Atuar na liderança técnica da construção, manutenção e evolução da camada analítica da empresa, garantindo que os dados sejam estruturados, confiáveis e acessíveis para suportar a tomada de decisão.

Será responsável por desenhar e sustentar arquiteturas analíticas robustas, atuando desde a ingestão e transformação dos dados até sua disponibilização para consumo, além de ser referência em modelagem, definição de KPIs e governança de métricas.

Atribuições

Desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis, garantindo performance, confiabilidade e qualidade
Definir e evoluir a arquitetura analítica (Data Warehouse, Data Marts e camadas de consumo)
Modelar dados e garantir governança, padronização e consistência das métricas
Traduzir demandas de negócio em soluções analíticas e apoiar na definição de KPIs
Desenvolver e manter dashboards e relatórios estratégicos
Otimizar consultas e estruturas de dados, prevenindo falhas e inconsistências
Documentar processos e disseminar boas práticas, apoiando tecnicamente o time

Requisitos

Ensino superior completo em áreas como Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação, Matemática, Estatística ou correlatas
Experiência sólida com Engenharia Analítica ou Engenharia de Dados em ambientes produtivos
Domínio avançado de SQL para análise, modelagem e otimização
Experiência com pipelines de dados ponta a ponta
Vivência em ambientes Cloud (preferencialmente AWS; GCP como diferencial)
Experiência com ferramentas de BI (Metabase, Looker, Power BI ou similares)
Experiência com versionamento de código (Git/GitHub)

Competências Técnicas

Arquitetura e modelagem de dados analíticos (Data Warehouse e Data Mart)
Engenharia de dados e construção de pipelines em produção
SQL avançado e otimização de consultas
Ferramentas do Modern Data Stack (Mage AI, Airflow, Airbyte, dbt ou similares)
Definição e governança de KPIs e métricas
Boas práticas de engenharia de software aplicadas a dados
Noções de DevOps, CI/CD e containers (Docker)
Conhecimento em segurança de dados, governança e LGPD

Competências Comportamentais

Raciocínio analítico avançado e resolução de problemas complexos
Autonomia e senso de responsabilidade técnica
Capacidade de liderança técnica e influência pelo conhecimento
Comunicação clara com públicos técnicos e não técnicos
Colaboração e atuação consultiva com diferentes áreas
Organização e gestão de prioridades
Adaptabilidade a mudanças técnicas e de negócio
Compromisso com qualidade, escalabilidade e melhoria contínua

Formação

Ensino superior completo em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação, Matemática, Estatística, Física ou áreas correlatas.

Etapas do Processo Seletivo

Inscrição na vaga
Triagem de perfil
Entrevista com o time de Gente
Entrevista com liderança técnica
Entrevista com CEO
Proposta

Banco de Talentos

Caso você não tenha se identificado com essa vaga, recomendamos que acesse nosso Banco de Talentos e se candidate para oportunidades mais alinhadas ao seu perfil.

As inscrições no Banco de Talentos não garantem seleção imediata e não possuem prazo determinado para chamada.

Seu perfil poderá permanecer em nossa base para futuras oportunidades compatíveis. Quando surgir uma vaga alinhada, entraremos em contato para dar continuidade ao processo seletivo. Esse contato pode ocorrer em até 6 meses após a inscrição.