Buscamos um(a) Analytics Engineer com rigor técnico, mentalidade de automação e vontade de trabalhar em um ambiente onde IA não é buzzword, é rotina de trabalho.
A posição é o elo entre a engenharia de dados e o consumo analítico: transforma, modela e governa o dado dentro do data warehouse, e o entrega de forma confiável e clara na camada de visualização. Exige forte domínio técnico em SQL e modelagem aliado a sólida experiência em Power BI, principal ferramenta de entrega aos clientes. A posição envolve contato direto com clientes, e o uso de IA e agentes como alavanca de velocidade e qualidade é parte central da forma de trabalho.
Responsabilidades
Modelar e manter as transformações de dados no BigQuery utilizando dbt, com versionamento e documentação
Escrever queries SQL complexas e otimizadas, garantindo performance e clareza na camada de dados que alimenta os relatórios
Construir, manter e evoluir dashboards em Power BI, assegurando qualidade, consistência e aderência às necessidades dos clientes
Projetar e manter a camada lógica e semântica de dados, assegurando que uma métrica signifique a mesma coisa em todos os pontos de consumo
Operar a camada de data quality e reconciliação, com alertas proativos que detectam e classificam divergências entre fontes antes que cheguem ao cliente
Aplicar boas práticas de eficiência, incluindo modelos incrementais para otimização de custo e performance no warehouse
Interagir diretamente com clientes para levantar requisitos, validar entregas e resolver demandas técnicas, comunicando-se com clareza e segurança
Requisitos
Domínio avançado de SQL, com capacidade de escrever e otimizar queries complexas
Sólida experiência em Power BI, incluindo construção e manutenção de dashboards, modelagem de dados (DAX) e ajuste de fontes de dados
Experiência com modelagem de dados analítica (dimensional, camadas de transformação, modelos consistentes e reutilizáveis)
Experiência prática com dbt como ferramenta central de transformação, versionamento e documentação
Vivência com camada lógica e semântica de dados
Boa comunicação e experiência em contato direto com clientes, com capacidade de traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas e de sustentar conversas técnicas com segurança
Diferenciais
Vivência com BigQuery em ambiente multicliente
Familiaridade com orquestração de pipelines (Airflow ou equivalente)
Curiosidade e experimentação com ferramentas e agentes de IA
Perfil
Mentalidade de automação: diante de trabalho repetitivo, busca eliminá-lo em vez de escalá-lo manualmente
Rigor com a consistência, a confiabilidade e a clareza do dado entregue
Postura profissional e boa relação interpessoal no trato com clientes