Engenheiro de Analytics Pleno

Job description

• 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 (ex: camadas bronze, silver e gold), garantindo clareza, performance e reusabilidade das estruturas.
• Garantir governança, qualidade e observabilidade de data products e features (testes, monitoramento, SLAs e alertas).
• Realizar e evoluir processos de movimentação de dados (syncs) 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.
  
  Qualifications
• 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 (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 (dimensional, data marts, camadas bronze/silver/gold).
• Experiência com testes e qualidade de dados (data quality, validação, monitoração).
• Conhecimento em ambientes cloud e serviços de dados (AWS, Azure ou equivalentes).
• Capacidade de comunicação clara com diferentes públicos (técnico e 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.

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