Analista Funcional de dados - Sênior

Prazer, somos a DOMVS iT! 💙

Na DOMVS iT, nossos colaboradores são protagonistas de suas carreiras, e oferecemos todo o suporte necessário para que alcancem o sucesso profissional.

E adivinha? Estamos com uma oportunidade incrível para você se juntar ao nosso time!

✨ O que buscamos?

Estamos em busca de talentos que queiram crescer e fazer a diferença! Se você é apaixonado por tecnologia e quer fazer parte de um ambiente colaborativo e inovador, essa é a sua chance!

Experiência Sólida em Engenharia de Requisitos para Dados: Domínio comprovado na construção de Especificações Funcionais (focadas em valor de negócio, glossário, regras e critérios de aceite) e Especificações Técnicas (Mapeamento Source-to-Target, regras de transformação/ETL e linhagem de dados).
Mapeamento de Processos Complexos: Experiência prática na condução de dinâmicas com áreas de negócio e domínio de notações/frameworks de mapeamento (ex: BPMN, SIPOC, UML) para identificar o caminho feliz e os edge cases.
Modelagem de Dados e BI: Proficiência nos conceitos de Data Warehousing (Kimball e Inmon), com capacidade de desenhar arquiteturas de consumo eficientes, definindo grão, tabelas Fato e Dimensões (Star Schema/Snowflake).
Desejável conhecimento em SSAS.
Ecossistema Big Data e DataViz: Conhecimento ambientes de grande volume de dados (como Databricks, SSIS, e análogos) e na construção ou documentação de frameworks de consumo e visualização de dados (DataViz) em ferramentas corporativas (como Power BI).
SQL: Conhecimento SQL para exploração, validação de hipóteses, cruzamento de chaves e homologação de dados entregues pela engenharia.
Agilidade e Ciclo de Vida (Scrum/DevOps): Vivência na quebra de Features de dados em User Stories entregáveis e fatiadas, atuando dentro de ritos ágeis e garantindo a integração contínua das entregas entre negócio e desenvolvimento.
 

✨Requisitos Comportamentais (Soft Skills)

Comunicação Tradutora: Capacidade adaptar o discurso: usar linguagem de negócio, métricas e processos com diretores/gestores, e linguagem técnica, de arquitetura e limites de sistema com os engenheiros de dados.
Negociação e Gestão de Conflitos: Habilidade para alinhar divergências conceituais entre diferentes áreas da empresa (ex: unificar a definição de um KPI) e gerenciar expectativas sobre viabilidade e prazos técnicos.
Postura Consultiva e Visão Crítica: Não ser um "tirador de pedidos". O profissional deve questionar ativamente as solicitações para garantir que a solução de dados desenvolvida atacará o problema raiz do usuário.
Autonomia e Resiliência: Capacidade de atuar em cenários de alta ambiguidade, lidando com sistemas legados sem documentação e stakeholders resistentes, assumindo a liderança na descoberta da informação.