Buscamos um Data Engineer para criar análises e relatórios a partir de diferentes fontes de dados.
O candidato deve ter experiência sólida com SQL e modelagem de dados, além de conhecimento em ferramentas de transformação de dados.
Ele deve ser capaz de realizar análises exploratórias e criar relatórios com storytelling, além de ter noções de Python para análises e automações básicas.
Além disso, o candidato deve ter familiaridade com ferramentas de visualização de dados e mentalidade orientada a produto e negócio.
Diferenciais: experiência com Airflow ou outras ferramentas de orquestração, modelos preditivos simples e ambientes com DataOps ou MLOps.
Conhecimento em testes de dados é um plus. O ideal é que o candidato tenha vivência traduzindo os resultados por meio de relatórios e dashboards em ferramentas como Looker ou Metabase.
Responsabilidades:
* Criar análises e relatórios a partir de diferentes fontes de dados.
* Construir e manter modelos de dados eficientes.
* Trabalhar com ferramentas como DBT, SQL, Python e ambientes como BigQuery ou Redshift.
* Criar e documentar transformações de dados com boas práticas de versionamento e testes.
* Colaborar com engenheiros de dados, analistas e product managers para garantir dados confiáveis.
* Desenvolver dashboards (ex: Metabase, Looker) para visualização de métricas e KPIs.
* Apoiar a criação de pequenos modelos preditivos ou análises estatísticas simples quando necessário.
Requisitos:
* Experiência sólida com SQL e modelagem de dados.
* Conhecimento de ferramentas de transformação de dados como DBT ou equivalente.
* Capacidade de realizar análises exploratórias e criar relatórios com storytelling.
* Noções de Python para análises e automações básicas.
* Familiaridade com ferramentas de visualização de dados.
* Mentalidade orientada a produto e negócio: entender o "porquê" por trás dos dados.
* Conhecimento de boas práticas de versionamento e qualidade de dados.
Diferenciais (não obrigatórios):
* Experiência com Airflow ou outras ferramentas de orquestração.
* Experiência com modelos preditivos simples (ex: churn, scoring, clustering).
* Experiência em ambientes com DataOps ou MLOps.
* Conhecimento em testes de dados (ex: dbt tests, Great Expectations).
* Experiência explorando e analisando dados provenientes de múltiplas fontes, entendendo as demandas do negócio por meio de conversas com stakeholders.
* Vivência traduzindo os resultados por meio de relatórios e dashboards em ferramentas como Looker ou Metabase.