ANALYTICS ENGINEER

Quais Serão Suas Responsabilidades:

• Construção de pipelines de dados: Desenvolver e manter pipelines de dados eficientes e confiáveis, utilizando ferramentas e tecnologias modernas de transformação de dados;
• Modelagem de dados e camada semântica: Criar e gerenciar modelos de dados otimizados para análise e reporting através da camada semântica, garantindo a qualidade, consistência e acessibilidade dos dados;
• Desenvolvimento de soluções de Analytics: Implementar soluções de analytics que atendam às necessidades de negócio, incluindo dashboards, relatórios, ferramentas de visualização de dados e tagueamento em Apps para rastreamento de atividades;
• Geração de valor e tomada de decisão: Desenvolver com os stakeholders métricas oficiais da companhia baseado nos OKRs e necessidades das áreas de negócio para apoio na tomada de decisão;
• Otimização de performance: Monitorar e otimizar o desempenho das soluções de analytics, garantindo a escalabilidade e a disponibilidade dos dados;
• Colaboração: Trabalhar em conjunto com Engenheiros de Dados, Analistas de Negócios e outras partes interessadas para entender as necessidades de dados e fornecer soluções eficazes;
• Pesquisa e Inovação: Manter-se atualizado sobre as últimas tendências e tecnologias em analytics, explorando novas ferramentas e abordagens para melhorar as soluções de dados.

O que você precisa ter:

• Experiência sólida em Analytics Engineer;
• Experiência sólida em geração de indicadores, métricas, visões e dashboards;
• Domínio de linguagens de programação como SQL e Python;
• Conhecimento em ferramentas de Data Visualization;
• Experiência com bancos de dados relacionais;
• Familiaridade com plataformas de cloud computing (GCP, Azure, AWS);
• Capacidade de trabalhar com grandes volumes de dados;
• Habilidades de comunicação e colaboração;
• Proatividade e capacidade de resolução de problemas.

O que seria muito legal se você soubesse:

• Experiência com ferramentas de Business Intelligence (ex: Looker Studio ou Looker Platform);
• Conhecimento em ferramentas de orquestração (ex: Airflow);
• Familiaridade com conceitos de Data Governance e Data Quality;
• Experiência em projetos de Machine Learning.;
• Cultura Data Driven.
• Experiência com ferramenta de transformação de dados como o Dataform;