Analytics Engineer

Distrito

📍 São Paulohibrido

Descrição da vaga

Buscamos um(a) Analytics Engineer para atuar na construção, transformação e disponibilização de dados confiáveis e escaláveis para suportar análises, indicadores e decisões de negócio.

Essa pessoa terá papel fundamental na conexão entre Engenharia de Dados, Analytics e áreas de negócio, transformando dados brutos em modelos analíticos estruturados, performáticos e reutilizáveis.

É essencial possuir experiência prática com Databricks, trabalhando com transformação, modelagem e otimização de dados em ambientes modernos de Data & Analytics.

Principais responsabilidades:

  • Desenvolver e manter pipelines e modelos de dados analíticos utilizando Databricks.
  • Construir camadas de dados estruturadas e confiáveis para consumo por ferramentas de BI, Analytics e aplicações.
  • Desenvolver transformações utilizando SQL e Python/PySpark.
  • Trabalhar com Delta Lake e arquitetura Lakehouse, garantindo performance, escalabilidade e confiabilidade dos dados.
  • Estruturar modelos de dados orientados às necessidades de negócio, KPIs e análises.
  • Implementar boas práticas de qualidade, governança, documentação e rastreabilidade dos dados.
  • Otimizar queries, pipelines e workloads dentro do ambiente Databricks.
  • Criar processos de validação e monitoramento da qualidade dos dados.
  • Trabalhar em conjunto com Data Engineers, Data Scientists, BI Analysts e áreas de negócio.
  • Apoiar a definição e padronização de métricas e indicadores corporativos.
  • Participar da evolução da arquitetura e das boas práticas da plataforma de dados.

Conhecimentos técnicos essenciais

  • Experiência sólida com Databricks.
  • Conhecimento de Databricks SQL, Notebooks, Workflows/Jobs e Delta Lake.
  • Domínio de SQL, incluindo consultas complexas e otimização de performance.
  • Experiência com Python e/ou PySpark para transformação e processamento de dados.
  • Conhecimento de conceitos de Lakehouse, Data Lake e Data Warehouse.
  • Experiência com modelagem dimensional e analítica.
  • Conhecimento de processos de ETL/ELT.
  • Experiência com controle de versão utilizando Git.
  • Conhecimento de práticas de Data Quality, Data Governance e Data Lineage.
  • Experiência com integração de dados para ferramentas de BI e Analytics.

Diferenciais

  • Certificações ou experiência avançada no ecossistema Databricks.
  • Conhecimento de Unity Catalog.
  • Experiência com Medallion Architecture — Bronze, Silver e Gold.
  • Conhecimento de dbt.
  • Experiência com plataformas de Cloud, especialmente Azure ou AWS.
  • Conhecimento de ferramentas de orquestração de pipelines.
  • Experiência com ambientes de dados de grande volume e processamento distribuído.
  • Conhecimentos de CI/CD aplicado a Data & Analytics.

Perfil esperado

Procuramos uma pessoa com forte capacidade analítica e visão de negócio, que não esteja focada apenas na movimentação dos dados, mas principalmente em transformá-los em ativos confiáveis e facilmente consumíveis.

É importante ter boa comunicação, capacidade de interação com diferentes áreas e preocupação com qualidade, performance, governança e escalabilidade das soluções desenvolvidas.

Stack de referência

Databricks | Delta Lake | SQL | Python | PySpark | Unity Catalog | Git | Cloud | BI | Data Modeling | ETL/ELT | Lakehouse

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