ANALYTICS ENGINEER SÊNIOR

🕒 Junho 11

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

📊 Engenheiro de Analytics

👻 Score fantasma 61%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Dadoteca

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51 - 200 funcionários

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📣 Marketing

Consulting • Healthcare • Marketing

A Dadoteca é uma consultoria de dados brasileira que transforma dados em conhecimento acionável por meio de Business Intelligence, Advanced Analytics, Inteligência Artificial, automação e arquitetura e governança de dados. Como Microsoft Gold Partner em Data Analytics e parceira de consultoria da Databricks, a Dadoteca oferece serviços de consultoria e outsourcing utilizando Power BI, Azure, SQL Server e Python para clientes em diversos setores (energia, varejo/shopping centers, saúde) no Brasil e internacionalmente. A empresa foca em implementações personalizadas, dashboards, pipelines ETL, soluções automatizadas e impulsionadas por IA para aprimorar a tomada de decisões estratégicas e o desempenho operacional.

Descrição

• Atuar na construção e evolução da camada analítica da organização, transformando dados brutos em produtos de dados confiáveis, documentados e reutilizáveis. • Será responsável por estruturar modelos analíticos, Data Marts e métricas corporativas que suportem iniciativas de Business Intelligence, Analytics e Machine Learning. • Garantir qualidade, governança, escalabilidade e alinhamento com as necessidades do negócio. • Desenvolver transformações e modelos analíticos utilizando DBT. • Construir, manter e evoluir camadas analíticas de dados, incluindo Silver, Curated e Gold. • Projetar e implementar Data Marts orientados às necessidades das áreas de negócio. • Traduzir regras e processos de negócio em modelos de dados escaláveis, padronizados e reutilizáveis. • Definir, documentar e governar métricas corporativas, promovendo consistência entre áreas. • Garantir qualidade, rastreabilidade, observabilidade e confiabilidade dos dados. • Desenvolver testes automatizados e controles de qualidade para validação dos dados. • Apoiar a disponibilização de datasets para consumo por equipes de BI, Analytics e Machine Learning. • Trabalhar em conjunto com Data Engineers, Cientistas de Dados, Analistas de BI e stakeholders de negócio. • Promover boas práticas de modelagem analítica, documentação, versionamento e governança de dados. • Contribuir para a evolução da arquitetura analítica e organização das camadas de dados. • Participar da definição de padrões e estratégias para consumo de dados corporativos. • Identificar oportunidades de otimização, performance e escalabilidade das soluções desenvolvidas.

🎯 Requisitos

• Ensino Superior completo em: Ciência da Computação; Engenharia da Computação; Sistemas de Informação; Ciência de Dados; Estatística; Matemática; Engenharia ou áreas correlatas. • DBT avançado. • SQL avançado. • Modelagem dimensional e analítica de dados. • Experiência com Data Warehouse e arquiteturas Lakehouse. • Conhecimento sólido em camadas analíticas (Silver, Curated, Gold e Data Marts). • Boas práticas de qualidade, testes e governança de dados. • Versionamento de código utilizando Git e GitHub. • Documentação técnica e funcional de modelos de dados. • Definição, padronização e governança de métricas corporativas. • Estruturação de datasets para BI, Analytics e Machine Learning. • Excelente comunicação com áreas técnicas e de negócio. • Forte capacidade analítica e resolução de problemas. • Organização e atenção aos detalhes. • Visão estratégica aplicada a dados e produtos analíticos. • Capacidade de traduzir demandas de negócio em soluções de dados. • Proatividade na identificação e implementação de melhorias. • Facilidade para atuação em equipes multidisciplinares. • Senso de responsabilidade sobre qualidade e confiabilidade dos dados. • Mentalidade orientada a produto de dados. • Capacidade de atuar de forma autônoma e com protagonismo técnico.

🏖️ Benefícios

• Remoto • Período integral • Outsourcing