Nesta posição de Desenvolvedor(a) Sênior de Dados (Analytics Engineer), você conectará as necessidades do negócio às soluções técnicas. Você será responsável por criar produtos de dados completos, desde a ingestão e modelagem até a validação e disponibilização para análises e aplicações de IA.

Responsabilidades

• Conversar com as áreas de negócio para entender desafios e transformar necessidades em especificações técnicas claras
• Conduzir o ciclo de vida dos produtos de dados, da ingestão à entrega e ao monitoramento
• Criar processos de validação, testes automatizados e verificações de qualidade para garantir a precisão dos dados
• Desenvolver modelos e transformações que apliquem regras de negócio e preparem dados para painéis e aplicações de IA
• Trabalhar com equipes de IA na definição e preparação de dados estruturados, dicionários e modelos
• Construir e manter pipelines de ingestão e desenvolver transformações em SQL e Python
• Identificar oportunidades de melhoria e propor soluções de forma proativa
• Comunicar conceitos técnicos com clareza, apresentar propostas e documentar decisões de modelagem e arquitetura
• Entregar soluções confiáveis com agilidade e atenção à qualidade

Requisitos obrigatórios

• Experiência sênior em Engenharia de Dados ou Analytics Engineering
• Domínio avançado de SQL e Python para análise, transformação e validação de dados
• Experiência sólida em modelagem de dados e desenho de data warehouses
• Experiência prática com BigQuery ou outra plataforma de data warehouse em nuvem
• Capacidade de compreender regras de negócio complexas e validar resultados também do ponto de vista do negócio
• Proatividade e senso de responsabilidade, com disposição para propor melhorias e questionar requisitos quando necessário
• Experiência na especificação e preparação de dados para aplicações de IA ou aprendizado de máquina
• Inglês avançado ou fluente, escrito e falado, para comunicação frequente com interlocutores internacionais
• Histórico de entregas de projetos de alto impacto com agilidade e qualidade

Diferenciais

• Experiência com dbt para transformação e orquestração de pipelines analíticos
• Familiaridade com ferramentas de ingestão de dados, como Airbyte ou Airflow
• Conhecimento de boas práticas de testes automatizados e CI/CD para pipelines de dados
• Experiência nos setores de cadeia de suprimentos, varejo ou bens de consumo
• Experiência em preparação de dados para IA generativa ou plataformas de analytics conversacional
• Experiência na criação de relatórios analíticos voltados ao negócio, incluindo relatórios web e visualizações personalizadas

O que esperamos
Esperamos que você combine profundidade técnica com visão de negócio e se comunique com confiança com interlocutores técnicos e não técnicos. Você deverá assumir responsabilidade pelas soluções de ponta a ponta e agir com iniciativa para antecipar necessidades e aprimorar resultados.