Analytics Engineer
Distrito
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
