Engenharia de Analytics Sênior

  • Brasil
  • Permanente
  • Período integral
  • Há 8 dias
  • Aplicar facilmente
O Analytics Engineer Senior é responsável por projetar, construir e otimizar pipelines de dados robustos e escaláveis que suportam a análise e tomada de decisão estratégica da empresa. Trabalha em colaboração com equipes de Data Science e negócios para garantir que os dados sejam precisos, acessíveis e contextualizados, facilitando insights acionáveis. Este profissional combina habilidades técnicas avançadas com visão de negócio para transformar dados brutos em ativos valiosos.Principais Atividades:
  • Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados confiáveis, eficientes e escaláveis.
  • Evoluir e dar manutenção nos pipelines das nossas soluções de supply chain.
  • Transformar dados brutos em modelos analíticos que atendam às necessidades das áreas de negócio.
  • Colaborar com equipes multidisciplinares para entender requisitos e traduzir em soluções técnicas.
  • Garantir qualidade, integridade e segurança dos dados utilizados nas análises.
  • Automatizar processos de ingestão, transformação e atualização de dados.
  • Documentar arquiteturas, processos e melhores práticas de engenharia de dados.
  • Identificar e implementar melhorias contínuas em processos e ferramentas de dados.
  • Apoiar a equipe de Analytics e Data Science com infraestrutura e datasets estruturados para exploração e desenvolvimento de modelos.
  • Mentorar profissionais juniores e promover boas práticas técnicas dentro do time.
Requisitos:
  • Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas.
  • Experiência mínima de 5 anos em engenharia de dados, analytics engineering ou áreas relacionadas.
  • Conhecimento avançado em SQL e modelagem de dados.
  • Experiência com ferramentas e plataformas de dados, como Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks ou similares.
  • Domínio de linguagens de programação como Python, Spark para manipulação e transformação de dados.
  • Familiaridade com ferramentas ETL/ELT (Airflow, Data Proc, Apache NiFi, etc.).
  • Entendimento sólido de conceitos de Data Warehousing, Lakes, e pipelines de dados.
  • Experiência com versionamento e automação (Git, CI/CD).
  • Inglês avançado é desejável.
  • Pensamento analítico e orientação a resultados.
  • Capacidade de comunicação clara e trabalho colaborativo entre times técnicos e de negócio.
  • Proatividade na identificação e resolução de gargalos e problemas técnicos.
  • Adaptabilidade e aprendizado contínuo em um ambiente dinâmico.
  • Organização e atenção a detalhes para garantir qualidade dos dados.
  • Capacidade de mentoria para desenvolvimento da equipe.
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