Analytics Engineering Sr

Analytics Engineering Sr

Missão: Responsável por traduzir a necessidade de negócio em soluções escaláveis de dados, criando estruturas analíticas robustas que garantam governança, eficiência e insights de alto impacto.

Atividades

Pipelines: Projeta, implementa e otimiza fluxos complexos de ingestão, transformação e carga de dados (ETL/ELT) utilizando Python, Spark, SQL e ferramentas especializadas. Atua na definição de padrões e arquitetura de pipelines, garantindo escalabilidade, performance e qualidade dos dados. Apoia e orienta outros engenheiros na adoção de boas práticas e na evolução técnica do time.
Arquiteturas: Define e supervisiona arquiteturas de dados escaláveis e resilientes, abrangendo data lakes, data warehouses e integrações entre sistemas. Garante alinhamento com padrões de governança, segurança e eficiência, antecipando necessidades futuras do negócio e promovendo evolução tecnológica contínua.
Armazenamentos: Projeta, configura e administra infraestruturas complexas de armazenamento relacionais (SQL), não relacionais (NoSQL), data lakes e clusters Hadoop/Spark. Monitora performance, otimiza custos e implementa estratégias de alta disponibilidade e recuperação de desastres.
Qualidade de Dados: Estabelece políticas e frameworks de qualidade de dados, implementando rotinas robustas de validação, testes automatizados e monitoramento contínuo. Garante integridade, rastreabilidade e confiabilidade das informações em toda a cadeia analítica.
Suportar Análises: Atua como parceiro estratégico dos times de BI e Data Science, disponibilizando datasets estruturados e de alto desempenho. Propõe melhorias de modelagem, otimiza pipelines analíticos e assegura que as análises avancem com base em dados consistentes e de fácil exploração.
Contato com Negócios: Terá contato direto com time de Negócios para entendimento do mesmo, entendo funcionamento das regras e captando documentações dos times para criação de knowledge base que suportará ferramenta de apoio.

Tech Skills

Avançado:

• Proficiência em SQL e NoSQL
• Experiência com Databricks
• Experiência com ferramentas de ETL
• Conhecimento em arquiteturas de dados
• Habilidades de programação (Python, Java)
• Familiaridade com sistemas de armazenamento de dados (Hadoop, Spark)

Intermediário:

• Experiência com cloud computing (AWS, Azure)
• Conhecimento em segurança de dados
• Familiaridade com ferramentas de visualização de dados e dashboards
• Experiência com ferramentas de IA