Senior Analytics Engineer

Sobre a Oportunidade

Estamos em busca de uma pessoa Analytics Engineer Sênior para ser a referência na transformação, modelagem e governança dos nossos dados.

Sua missão será pegar problemas complexos e ambíguos de negócio e traduzi-los em estruturas de dados limpas, eficientes e escaláveis. Você trabalhará na intersecção entre a Engenharia de Dados (Plataforma) e as pontas de consumo (Analistas e Cientistas de Dados), garantindo que a nossa "única fonte da verdade" seja confiável, rápida e documentada. Além da forte atuação técnica, esperamos que você atue como mentor(a) das pessoas com menor senioridade do time.

O que você fará no dia a dia (Papéis e Responsabilidades)

Modelagem de Dados Avançada: Desenhar, construir e manter pipelines de transformação de dados robustos (usando dbt e SQL), aplicando conceitos de modelagem dimensional (Star Schema/Kimball).

Garantia de Qualidade: Implementar testes automatizados de dados, monitoramento de qualidade e CI/CD para garantir que nenhuma quebra de pipeline chegue às áreas de negócio.

Otimização e FinOps: Identificar gargalos de performance, otimizar queries complexas e gerenciar custos de processamento dentro do nosso Data Warehouse.

Autonomia e Parceria com o Negócio: Sentar com stakeholders e líderes de produto/negócio para entender suas necessidades, mapear regras complexas e transformá-las em tabelas de consumo (Gold/Refined).

Governança: Documentar os modelos criados, mapear a linhagem dos dados (data lineage) e manter o catálogo de dados atualizado e acessível.

O que buscamos (Requisitos Técnicos e Experiência)

Experiência sólida e comprovada atuando como Analytics Engineer ou Engenheiro de Dados com foco em transformação.

SQL nível sênior: Domínio em otimização de performance, funções analíticas/janela, tratamento de dados complexos e estruturas JSON.

Experiência prática avançada com dbt (data build tool) (uso de macros, variáveis, testes estruturados e customizados).

Experiência robusta com pelo menos um Cloud Data Warehouse moderno (BigQuery, Snowflake, Databricks ou Redshift).

Domínio de boas práticas de engenharia de software aplicadas a dados: Controle de versão (Git/GitHub), CI/CD e revisão de código de terceiros.

Familiaridade com orquestradores de fluxos (Airflow, Prefect, Dagster ou similares).

Diferenciais (Será um plus se você tiver)

Bons conhecimentos em Python para análise ou automação de scripts.

Experiência na definição ou transição para uma arquitetura de Data Mesh ou Data Contracts.

Conhecimento em ferramentas de Data Quality e Observabilidade (Great Expectations, Monte Carlo, etc.).

Soft Skills que valorizamos

Resolução de Problemas Complexos: Habilidade para pegar demandas de negócio que ainda estão "nebulosas" e estruturá-las tecnicamente com autonomia.

Comunicação Clara: Capacidade de dialogar tanto com o Engenheiro de Plataforma quanto com o Diretor de Negócio, adaptando o discurso para cada público.

Maturidade: Perfil colaborativo, que gosta de ensinar, dar feedbacks construtivos em Code Reviews e elevar a barra técnica do time.