Data and Analytics Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Outubro 5

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🔴 Especialista

📊 Engenheiro de Analytics

👻 Score fantasma 15%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.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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Nimble Gravity

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51 - 200 funcionários

💼 Consultoria

📣 Marketing

📦 Logística

Consulting • Marketing • Logistics

A Nimble Gravity é uma empresa especializada em serviços de aceleração e automação em IA, que utiliza o que há de mais avançado em ciência de dados, IA generativa e tecnologias digitais para transformar desafios de negócios em oportunidades de crescimento. A companhia oferece um portfólio completo de serviços, incluindo analytics preditivo e prescritivo, estratégias de transformação digital, engenharia de software, soluções de e-commerce e otimização de CRM, com destaque para o uso de Salesforce. A Nimble Gravity é reconhecida por criar soluções impulsionadas por IA, como agentes automatizados de IA generativa e estratégias de e-commerce orientadas por dados, ajudando empresas a acelerar sua transformação digital e aprimorar a tomada de decisão.

Descrição

• Architect flexible, performant data models driving LOB teams toward single sources of truth across business domains • Use SQL, Python, dbt, and Snowflake to build and maintain data infrastructure for reporting, analysis, and automation • Perform data QA and develop automated testing procedures for Snowflake data models • Provide input into data governance strategies, including permissions, data lineage, and data definitions • Design data security so models only access authorized data • Build semantic data models exposing LOB data to natural-language queries via Cortex Analyst • Define and validate metrics, dimensions, and relationships for AI agents • Identify and resolve data structure, naming, and coverage gaps that could cause agent failures or incorrect results • Document playbooks, reusable data model templates, and semantic model libraries • Run technical workshops to upskill team members • Author semantic view configurations and YAML/Markdown skill files for non-technical analysts • Own the full data stack from source ingestion to semantic layer, ensuring production reliability and maintainability • Work directly with clients, engineers, and AI specialists to turn emerging technology into measurable business outcomes • Track adoption after go-live, identify stall points, and re-engage until the data product is reliable and handed over to run teams • Translate business requirements into technical specifications and provide actionable feedback to leaders

🎯 Requisitos

• 8+ years of experience in analytics engineering, data engineering, or a related technical role, with at least a portion of it customer-facing or cross-functional • Daily use of an AI coding assistant as a primary development tool • Proficient in SQL; can write window functions and complex joins without referencing documentation • Experience with dbt • Has shipped production data model or pipeline that non-technical business users actually relied on • Comfortable in Git (PRs, branches, code review) • Demonstrable experience translating business requirements into technical specifications • Advanced SQL: CTEs, window functions, incremental pipeline patterns • Experience building data infrastructure involving large-scale relational datasets • Experience building and maintaining dbt projects with testing, documentation, and CI/CD pipelines • Modern, type-hinted, readable Python; understanding of Python-based data pipelines and automation workflows • Daily use of an LLM coding assistant such as CoCo, Cursor, GitHub Copilot, Claude, or equivalent • Ability to write semantic view configurations or structured skill files handling edge cases and domain knowledge • Client-facing communication skills • Knowledge of Snowflake Cortex, including Cortex Analyst, Cortex Agents, Cortex Search, semantic views, and Dynamic Tables • Experience with Airflow or other orchestration frameworks is a strong plus • Familiarity with enterprise business systems such as ERP, CRM, or HRIS is a strong plus • Must be eligible to work without H1B visa sponsorship

📊 Verifique sua pontuação de currículo para esta vaga

Melhore suas chances de conseguir uma entrevista verificando sua pontuação de currículo antes de se candidatar.

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