Especialista em Engenharia de Analytics

🔥 12 horas atrás

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

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📊 Engenheiro de Analytics

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🗣️🇺🇸🇬🇧 Inglês obrigatório

PySpark

SQL

Tableau

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RecargaPay

201 - 500 funcionários

Fundada em 2010

💼 Consultoria

📦 Logística

📣 Marketing

💰 $10.000.000 Debt Financing em 2022-07

Consulting • Logistics • Marketing

RecargaPay é uma plataforma de pagamentos all-in-one líder no Brasil, dedicada a oferecer acesso fácil e seguro a pagamentos pelo celular e a serviços financeiros digitais para todos. A plataforma permite pagar contas, recarregar cartões de transporte e celulares, comprar gift cards e realizar transações Pix com cartão de crédito. A RecargaPay oferece um portfólio abrangente de serviços financeiros, incluindo recompensas de cashback, pequenos empréstimos e uma carteira digital com rendimento diário. Além disso, disponibiliza serviços para empresas, como contas PJ gratuitas, processamento de pagamentos e soluções de marketing. Com foco em acessibilidade e inovação, a RecargaPay busca transformar a forma como os pagamentos são feitos no Brasil.

Descrição

• Liderar a arquitetura e o desenvolvimento de Data Products de nível empresarial, conectando a camada semântica de negócios do SAP ao Lakehouse do Databricks. • Transformar e modelar dados complexos de origem SAP, incluindo dados financeiros e de vendas, no Databricks utilizando PySpark e SQL. • Criar data marts governados, de alto desempenho e orientados ao negócio. • Projetar e supervisionar dashboards estratégicos e camadas analíticas no Tableau ou Qlik Sense, alimentados por dados tratados no Databricks. • Orientar áreas estratégicas sobre o uso de dados SAP para definir KPIs, realizar análises avançadas e criar estruturas de tomada de decisão orientadas por dados. • Garantir padronização, governança e controle de versão utilizando dbt e Git, integrando as soluções aos pipelines de dados existentes. • Promover a automação analítica e a democratização dos dados por meio de ferramentas de self-service e treinamentos internos. • Colaborar com as equipes de Data Engineering, Produto e Tecnologia para conectar dados a produtos digitais, processos e estratégias de negócio. • Mentorar profissionais de Analytics em desenvolvimento técnico, consistência metodológica e data storytelling. • Representar a área de Analytics Engineering em comitês de governança, qualidade e arquitetura de dados.

🎯 Requisitos

• Experiência sólida com SQL e PySpark para transformar, modelar e processar conjuntos de dados complexos e de grande escala, especialmente provenientes de sistemas SAP. • Conhecimento das estruturas de dados do SAP e dos principais processos de negócio, como Financeiro (FI/CO). • Capacidade comprovada de projetar e desenvolver views analíticas e ativos de dados reutilizáveis, alinhados à lógica de negócio e aos padrões de desempenho. • Domínio de ferramentas de visualização, preferencialmente Tableau ou plataformas equivalentes, como Qlik Sense, Power BI ou Looker. • Experiência prática com Databricks, incluindo o desenvolvimento de data marts e modelos analíticos orientados ao negócio. • Familiaridade com dbt, Git e ferramentas colaborativas de documentação, como Confluence, Notion e wikis baseadas em Markdown. • Capacidade de traduzir requisitos de negócio em soluções analíticas governadas, sustentáveis e escaláveis. • Projetar soluções analíticas multidomínio, interoperáveis e escaláveis para além de produtos ou squads individuais.

🏖️ Benefícios

• Remuneração competitiva e alinhada ao mercado. • Trabalho remoto — esteja onde estiver, você fará parte do time! • Auxílio home office por meio de depósito mensal no aplicativo RecargaPay. • Planos de saúde e odontológico sem coparticipação. • Seguro de vida. • Vale-refeição e alimentação flexível via Flash. • Acesso ao TotalPass para cuidar da sua saúde.

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