Um Engenheiro de Análise de Dados é responsável por construir e escalar modelos de dados, pipelines e soluções de análise auto-serviço em toda a organização.
Para isso, você irá lidar com bases de dados altamente carregadas para diversos casos de uso, incluindo relatórios, análises de produto, otimização de marketing e relatórios financeiros.
Principais Tarefas:
* Receber tarefas do líder de projeto ou líder técnico (TL), preparar especificações funcionais e de design, e alinhar com os stakeholders;
* Garantir que as áreas atribuídas sejam entregues dentro do prazo e com a qualidade exigida;
* Estimar prazos, negociar duração das tarefas com o gerente e contribuir para o planejamento do projeto;
* Analisar alternativas de solução e tomar decisões baseadas na experiência e conhecimento técnico;
* Liderar o design funcional e arquitetural das áreas atribuídas;
* Identificar riscos e aplicar planos de mitigação;
* Reportar progresso e levantar alertas em situações críticas;
* Resolver crises dentro da área de responsabilidade;
* Projetar, desenvolver e manter modelos de dados robustos para suportar necessidades analíticas e de produto;
* Implementar e otimizar processos ETL/ELT, garantindo qualidade, confiabilidade e performance dos dados;
* Definir KPIs de negócios, planos de medição, requisitos de dados e relatórios;
* Desenvolver modelos e pipelines para Data Lake e Data Warehouse de grande escala;
* Conduzir revisões de código e criar padrões e diretrizes;
* Sugerir melhorias técnicas e funcionais;
* Colaborar com outras equipes e buscar constantemente evolução profissional.
O engenheiro deve ter habilidades sólidas em linguagens de programação como Python ou Scala, além de conhecer conceitos de modelagem de dados e fundamentos de banco de dados.
A experiência em soluções de dashboards e relatórios com Data Lake/Snowflake ou ecossistemas similares também é um plus.
Experiência Requerida:
* Mínimo de 5 anos de experiência profissional;
* Graduação em Ciências da Computação ou áreas correlatas;
* 3+ anos de experiência em inteligência de negócios, engenharia de dados ou áreas similares;
* Forte conhecimento em SQL e modelagem de dados;
* Proficiência em linguagens como Python ou Scala;
* Experiência em garantir integridade dos dados e execução de pipelines com ferramentas de orquestração;
* Excelentes habilidades de comunicação com equipes técnicas e não técnicas;
* Proatividade, autonomia, organização e capacidade de atuar sob pressão;
* Pensamento estratégico e capacidade de analisar e interpretar dados de mercado e consumidor.