Engenheiro(a) de Analytics / Analista de Dados - São Paulo

📌 Atuação remota

🌍 Inglês avançado - comunicação em ambiente internacional

📄 Contratação CLT.

🔷 Principais responsabilidades:

Mapear e identificar os consumidores do Data Warehouse legado, incluindo dashboards, relatórios, aplicações e integrações. Desenvolver e manter modelos analíticos e marts de consumo por domínio na camada gold do Databricks. Trabalhar com a arquitetura medalhão, considerando as camadas bronze, silver e gold. Conduzir a migração de fontes de dados e o redirecionamento de dashboards, relatórios e integrações para o novo ambiente. Validar a consistência e a paridade dos dados entre o ambiente legado e o novo Lakehouse. Desenvolver consultas SQL e rotinas de automação para reconciliação e validação de dados. Aplicar práticas de governança, qualidade e documentação dos dados. Atuar em conjunto com Product Owner e Arquiteto de Dados na priorização e execução das etapas de migração.

🔷 Requisitos:

Experiência sólida em Analytics Engineering, especialmente na camada de consumo de dados. Experiência com Databricks, Spark SQL em produção, Delta Lake e arquitetura medalhão. Conhecimento de modelagem dimensional, incluindo Star Schema/Kimball, e criação de marts analíticos. Experiência com Power BI, Tableau ou ferramentas similares, incluindo alteração de fontes e refatoração de datasets. SQL para validação, reconciliação e comparação de grandes volumes de dados. Experiência com integração de dados entre sistemas, APIs e processos de carga. Conhecimento de Unity Catalog para governança e gestão dos dados. Experiência com Python e PySpark para automação de processos e validações. Conhecimento de Data Quality e Data Contracts. Certificação Databricks Data Analyst Associate ou Data Engineer Associate.

⭐ Diferenciais: Experiência em migração de Data Warehouse legado para Lakehouse. Conhecimento de Data Mesh, governança federada e dados como produto. Experiência com DataStage ou outras ferramentas ETL legadas. Conhecimento de camadas semânticas e catálogos de métricas. Experiência com observabilidade e monitoramento da qualidade dos dados. Vivência no mercado financeiro ou de crédito. Conhecimento de padrões abertos para contratos de dados, como ODCS.