Analytics Engineer III

Analytics Engineer III Sua missão: Buscamos um(a) Analytics Engineer Sênior para transformar dados brutos em modelos de negócio confiáveis, bem documentados e fáceis de consumir — garantindo qualidade, padronização de indicadores e que cada número usado na empresa tenha uma definição clara e uma origem rastreável. Suas principais responsabilidades Projetar e construir modelos de dados analíticos (fatos, dimensões, agregados e snapshots) escaláveis e organizados por domínio de negócio. Desenvolver e manter transformações de dados (ELT) com versionamento, testes automatizados e documentação. Construir e sustentar pipelines de dados , integrando fontes diversas (bancos transacionais, APIs e arquivos), garantindo dados limpos, deduplicados e corretamente tipados. Traduzir regras de negócio em definições de métricas consistentes , em parceria com as áreas de negócio, eliminando divergências entre relatórios. Implementar testes de qualidade e reconciliação de dados (unicidade, completude, integridade referencial, paridade com a origem). Monitorar e fazer a sustentação dos modelos e pipelines em produção — diagnóstico de falhas, desvios de volume e atrasos. Otimizar performance e custo de consultas e armazenamento (particionamento, clusterização, materialização incremental). Aplicar práticas de segurança e conformidade (LGPD) — classificação de dados sensíveis, mascaramento e controle de acesso com menor privilégio. Apoiar a construção de camadas semânticas e dashboards quando necessário. Revisar código, definir padrões de modelagem e mentorar profissionais menos experientes. O que buscamos Experiência sólida em engenharia de dados ou analytics engineering , com modelagem e transformação de dados em produção. SQL avançado (window functions, CTEs, merge/upsert, tuning de consultas) em data warehouse na nuvem. Domínio de modelagem dimensional (Kimball, SCD, granularidade, chaves substitutas). Experiência com ferramentas de transformação como dbt ou Dataform — modelos incrementais, testes e documentação. Python para desenvolvimento de pipelines, automação e validação de dados. Experiência com orquestração de workflows , como Apache Airflow. Conhecimento de arquitetura de data lake/lakehouse em camadas e formatos como Parquet e Avro. Prática com qualidade e observabilidade de dados . Git , code review e CI/CD aplicados a dados. segurança de dados e conformidade com a LGPD . Boa comunicação para traduzir necessidades de negócio em especificações técnicas. Diferenciais Experiência com nuvem , principalmente Google Cloud (BigQuery, Cloud Composer, Cloud Storage, Dataplex). Ferramentas de camada semântica e BI, como Looker/LookML . Conceitos de CDC e processamento em tempo real (Datastream, Debezium, Flink, Kafka). Experiência com migração de ambientes legados de dados. Vivência com negócios de assinatura e recorrência (MRR, churn, cohort). Dados para machine learning (feature store). Certificações como Google Cloud Professional Data Engineer ou dbt Analytics Engineering . Fome por automação com IA — uso de agentes e skills (ex.: Claude Code, GitHub Copilot, MCP) para acelerar desenvolvimento, documentação, testes e sustentação de dados, transformando tarefas repetitivas em fluxos automatizados e reutilizáveis. O que

oferecemos:
VR e VA | Assistência médica Assistência odontológica Bônus variável anual Auxílio creche Auxílio home office Wellhub + App Ginastica Laboral Seguro de vida Day Off no mês de Aniversário Vale Transporte ou Estacionamento Campanha de Vacinação TelePsicologia e Nutrição Online Massagem no escritório para modelo híbrido Emendas de Feriado Guapeco Acesso aos nosso produtos Bateu aquela fome? Temos snacks no escritório