Descrição do Cargo
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O cargo de Engenheiro de BI é responsável por construir e escalar modelos de dados, pipelines e soluções de análises self-service em toda a organização.
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Você terá a oportunidade de lidar com bases de dados altamente carregadas para diversos casos de uso, incluindo relatórios, análises de produto, otimização de marketing e relatórios financeiros.
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No entanto, sua principal tarefa será o desenvolvimento de uma camada de agregação confiável e estrutura de relatórios que atendam às crescentes necessidades de negócio, permitindo que as equipes acessem e analisem dados de forma independente.
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Você fará parte de uma equipe auto-organizada de engenheiros de dados experientes em um ambiente desafiador e inovador.
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Responsabilidades Principais
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1. Receber tarefas do líder de projeto ou líder técnico (TL), preparar especificações funcionais e de design, e alinhá-las com os stakeholders;
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2. Garantir que as áreas atribuídas sejam entregues dentro do prazo e com a qualidade exigida;
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3. Estimar prazos, negociar duração das tarefas com o gerente e contribuir para o planejamento do projeto;
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4. Analisar alternativas de solução e tomar decisões baseadas em sua experiência e conhecimento técnico;
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5. Liderar o design funcional e arquitetural das áreas atribuídas;
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6. Identificar riscos e aplicar planos de mitigação;
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7. Reportar progresso e levantar alertas em situações críticas;
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8. Resolver crises dentro de sua área de responsabilidade;
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9. Projetar, desenvolver e manter modelos de dados robustos para suportar necessidades analíticas e de produto;
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10. Implementar e otimizar processos ETL/ELT, garantindo qualidade, confiabilidade e performance dos dados;
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11. Definir KPIs de negócios, planos de medição, requisitos de dados e relatórios;
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12. Desenvolver modelos e pipelines para Data Lake e Data Warehouse de grande escala;
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13. Conduzir revisões de código e criar padrões e diretrizes;
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14. Sugerir melhorias técnicas e funcionais;
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15. Colaborar com outras equipes e buscar constantemente evolução profissional.
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Requisitos Mínimos
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16. Experiência mínima de 5 anos em Inteligência de Negócios, Engenharia de Dados ou áreas similares;
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17. Graduação em Ciências da Computação ou áreas correlatas;
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18. Experiência em soluções de dashboards e relatórios com Data Lake/Snowflake ou ecossistemas similares;
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19. Conhecimento em SQL e modelagem de dados;
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20. Proficiência em linguagens como Python ou Scala;
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21. Experiência em garantir integridade dos dados e execução de pipelines com ferramentas de orquestração;
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22. Excelentes habilidades de comunicação com equipes técnicas e não técnicas;
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23. Proatividade, autonomia, organização e capacidade de atuar sob pressão;
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24. Pensamento estratégico e capacidade de analisar e interpretar dados de mercado e consumidor.
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Formação e Experiência Necessária
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O candidato ideal deverá ter experiência em Inteligência de Negócios, Engenharia de Dados ou áreas similares, além de possuir graduação em Ciências da Computação ou áreas correlatas.
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Além disso, é necessário ter experiência em soluções de dashboards e relatórios com Data Lake/Snowflake ou ecossistemas similares, além de conhecimento em SQL e modelagem de dados.
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A linguagem preferencial é Python ou Scala, mas é também aceita qualquer outra linguagem relacionada à área.
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Outros requisitos incluem:
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25. Experiência em garantir integridade dos dados e execução de pipelines com ferramentas de orquestração;
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26. Excelentes habilidades de comunicação com equipes técnicas e não técnicas;
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27. Proatividade, autonomia, organização e capacidade de atuar sob pressão;
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28. Pensamento estratégico e capacidade de analisar e interpretar dados de mercado e consumidor.
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Ferramentas e Tecnologias
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O ideal é que o candidato tenha experiência em ferramentas como:
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29. Data Lake/Snowflake;
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30. ETL/ELT;
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31. KPIs de negócios;
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32. Planos de medição;
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33. Requisitos de dados;
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34. Relatórios;
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35. Modelos de dados;
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36. Pipelines;
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37. Ferramentas de orquestração.
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Qualificações Desejáveis
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Embora não seja obrigatório, é muito interessante que o candidato tenha:
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38. Experiência com processamento de dados em tempo real e tecnologias de streaming;
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39. Familiaridade com plataformas modernas de data warehouse (como Snowflake, Databricks, Redshift) e ferramentas de visualização de dados (como Looker, Tableau);
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40. Conhecimento de conceitos de machine learning e suas necessidades de dados.
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