Engenheiro de Analytics Pleno (Analytics Engineer)

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10.000+ funcionários

Fundada em 1996

💼 Consultoria

📣 Marketing

📦 Logística

Consulting • Marketing • Logistics

A Experian libera o poder dos dados para criar oportunidades para consumidores, empresas e a sociedade.

Descrição

• Construir, evoluir e manter data products e features que suportam modelos estatísticos e aplicações analíticas, traduzindo dados brutos em ativos confiáveis e reutilizáveis. • Desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis (batch e/ou streaming), garantindo eficiência, confiabilidade e qualidade dos dados ao longo de todo o ciclo. • Atuar na modelagem de dados analíticos, incluindo camadas bronze, silver e gold. • Garantir governança, qualidade e observabilidade de data products e features, incluindo testes, monitoramento, SLAs e alertas. • Realizar e evoluir processos de movimentação de dados entre ambientes analíticos e produtivos, assegurando consistência e rastreabilidade. • Trabalhar em parceria com times de Produto, Engenharia, Infraestrutura, Segurança e Governança, atuando como ponte entre áreas técnicas e de negócio. • Propor melhorias contínuas em plataformas de dados, pipelines e arquitetura. • Desenvolver relatórios e dashboards quando necessário, com foco em viabilizar decisões de produto e tecnologia. • Garantir documentação clara e padronização de processos, datasets e features.

🎯 Requisitos

• Domínio de SQL e Python para transformação e análise de dados. • Experiência com processamento distribuído (Spark) e plataformas como Databricks. • Experiência na construção e manutenção de pipelines de dados, usando Airflow ou similares. • Experiência com versionamento de código (Git) e boas práticas de engenharia de software. • Conhecimento em CI/CD aplicado a pipelines de dados. • Experiência em modelagem de dados analíticos, incluindo dimensional, data marts e camadas bronze/silver/gold. • Experiência com testes e qualidade de dados, incluindo validação e monitoração. • Conhecimento em ambientes cloud e serviços de dados, como AWS, Azure ou equivalentes. • Capacidade de comunicação clara com diferentes públicos, técnicos e de negócio. • Diferenciais: experiência com plataformas de features/feature store; conhecimento em Data Contracts e governança moderna de dados; experiência com Kubernetes ou arquitetura distribuída; experiência com DataOps e/ou observabilidade de dados; familiaridade com conceitos de modelos estatísticos e machine learning.

🏖️ Benefícios

• Possibilidade de trabalho remoto • Ambiente inclusivo e cultura que permite equilibrar carreira com compromissos e interesses pessoais • Foco no bem-estar • Experiências e carreiras incríveis • Reconhecimento pelo Great Place To Work™ em 24 países • Certificação internacional Top Employers