StefaniniVerificada
12847372 - Analytics Engineer Sênior
Sobre a empresa
Há quase 40 anos, o Grupo Stefanini transforma desafios em oportunidades por meio da tecnologia, da inovação e das pessoas. Somos um ecossistema global de tecnologia, presente em mais de 40 países e formado por mais de 35 mil pessoas, conectadas pelo propósito de cocriar soluções para um futuro melhor.
Nossa cultura é construída todos os dias pelas pessoas que fazem parte dessa história. Valorizamos relações éticas, o protagonismo, o aprendizado contínuo e a capacidade de transformar ideias em resultados. Esse jeito de ser se traduz nas nossas 5 Atitudes Empreendedoras: Comprometimento com o cliente, Liderança pela atitude, Respeito pelas pessoas, Coragem para inovar e Humildade para aprender.
Acreditamos que tecnologia só gera transformação quando existe uma verdadeira parceria entre pessoas, negócios e inovação. Por isso, buscamos fazer a diferença para nossos clientes, nossos talentos e para a sociedade, construindo soluções que gerem valor e contribuam para um futuro melhor.
É assim que seguimos evoluindo: com coragem para inovar, humildade para aprender, respeito para construir juntos e comprometimento para fazer acontecer.
Sobre a vaga
No Grupo Stefanini, você fará parte de uma jornada de transformação que combina tecnologia, inteligência artificial e colaboração para criar soluções com impacto real. Nesta posição de Analytics Engineer Sênior, você liderará a evolução da camada de transformação de dados no GCP, tornando os modelos mais modulares, confiáveis e eficientes. Seu trabalho também ajudará a estabelecer padrões para acelerar a criação de modelos com apoio de IA.
Responsabilidades
- Definir e implementar padrões de engenharia SQL no BigQuery com Dataform e/ou dbt, promovendo modularidade, reuso de código e modelagem eficiente.
- Estruturar cargas incrementais e reprocessamentos idempotentes, reduzindo atualizações completas desnecessárias.
- Implementar testes e controles de qualidade de dados, incluindo auditorias e mecanismos para impedir a propagação de dados inconsistentes.
- Criar e documentar modelos de referência para apoiar a geração padronizada de novos modelos de dados com IA.
- Desenvolver camadas semânticas e Data Marts para ferramentas de BI, especialmente Looker Studio, com foco em desempenho, custo e consistência de indicadores.
- Colaborar com as áreas consumidoras para transformar regras de negócio em modelos de dados claros e confiáveis.
Requisitos obrigatórios
- Domínio de SQL avançado no BigQuery, incluindo funções de janela, QUALIFY, manipulação de UNNEST e ARRAY_AGG e scripting procedural.
- Experiência com ferramentas de transformação modular, como Dataform, incluindo JavaScript, e/ou dbt com Jinja.
- Experiência em modelagem de dados para Cloud Data Warehouses, incluindo modelagem dimensional, campos aninhados, SCD Tipo 2, particionamento, clustering e cargas incrementais.
- Experiência na integração e otimização de fontes de dados para ferramentas de BI, especialmente Looker Studio e BI Engine.
- Vivência na criação de testes automatizados de dados, como testes de esquema, integridade referencial, volume e atualização.
- Capacidade de comunicar regras de negócio e estruturas de dados para públicos técnicos e não técnicos.
- Rigor na produção de código limpo, modular e bem documentado, com abordagem colaborativa e pragmática.
- Capacidade de investigar causas raiz de divergências entre sistemas e modelos de dados.
Diferenciais
- Experiência na migração de pipelines legados para arquiteturas modulares em Dataform ou dbt.
- Conhecimento de ferramentas de camada semântica, como LookML, Looker, Cube ou dbt Semantic Layer, ou de práticas para padronização de métricas.
- Experiência com análise de grafos de linhagem para identificar gargalos de SLA e aprimorar dependências entre modelos.
O que esperamos
Esperamos que você trate tabelas e camadas semânticas como produtos de dados, com atenção a qualidade, documentação, prazos de atualização e confiança de quem utiliza as informações. Você terá espaço para aplicar seu rigor técnico, colaborar com diferentes áreas e contribuir para uma arquitetura de dados mais consistente e preparada para crescer.