* Salário: R$ 3.000 a R$ 6.000 por mês (estimado)
* O valor exibido é uma estimativa calculada com base em dados públicos e referências do mercado. Não garantimos que este seja o salário oferecido para esta vaga específica.
Área: Tecnologia da Informação
Nível: Junior
Papel na empresa
Atuar como Analytics Engineer, sendo responsável pela transformação, modelagem e disponibilização de dados para apoiar análises e tomadas de decisão. O profissional será responsável por desenvolver e otimizar modelos de dados, pipelines e processos de transformação, garantindo qualidade, performance e confiabilidade das informações.
Também deverá atuar em parceria com profissionais de Dados, BI e áreas de negócio, compreendendo necessidades, realizando data discovery e propondo soluções analíticas escaláveis em ambientes de cloud.
Responsabilidades
Desenvolver e manter processos de transformação e tratamento de dados utilizando SQL e ferramentas de transformação.
Construir e otimizar modelos de dados analíticos, garantindo qualidade, performance e escalabilidade.
Desenvolver pipelines e fluxos de dados em ambientes cloud.
Trabalhar com diferentes fontes de dados, como bancos relacionais, APIs, Data Lakes, arquivos e serviços em nuvem.
Escrever consultas SQL de média e alta complexidade, utilizando JOINs, CTEs, subqueries, funções de janela e agregações.
Desenvolver processos de transformação utilizando ferramentas como dbt, Microsoft Fabric ou soluções equivalentes.
Criar e manter tabelas, views, modelos semânticos e estruturas voltadas para consumo analítico.
Implementar boas práticas de organização, versionamento, documentação e governança dos dados.
Monitorar e otimizar processos de transformação, consultas e pipelines visando melhor desempenho e eficiência.
Atuar na integração entre Data Lake, Data Warehouse e camadas de consumo analítico.
Trabalhar em conjunto com Data Engineers, Data Architects, BI Analysts e áreas de negócio na construção de soluções de dados.
Apoiar a definição de métricas, indicadores e regras de negócio.
Identificar inconsistências e problemas de qualidade dos dados, propondo melhorias e soluções.
Orientar profissionais de níveis anteriores e compartilhar boas práticas relacionadas a dados e analytics.
Atuar em ambientes de Azure e Microsoft Fabric, realizando configurações e desenvolvimentos conforme a necessidade dos projetos.
Requisitos
Experiência como Analytics Engineer, Data Analyst, BI Engineer, Data Engineer ou posições similares.
Experiência sólida com SQL e modelagem de dados.
Experiência com processos de transformação e preparação de dados.
Conhecimento em Data Warehouse, Data Lake e arquiteturas modernas de dados.
Experiência com ambientes de cloud, preferencialmente Azure.
Conhecimento em Microsoft Fabric.
Conhecimento em boas práticas de engenharia e modelagem de dados.
Capacidade de compreender regras de negócio e traduzi-las em soluções de dados.
Hard Skills
SQL avançado.
Modelagem de dados dimensional e analítica.
ETL/ELT e transformação de dados.
Data Warehouse e Data Lake.
Microsoft Fabric.
Azure.
Ferramentas de transformação, como dbt.
Data pipelines e orquestração.
Git e controle de versão.
Qualidade, governança e documentação de dados.
Otimização de queries e processos de transformação.
Conhecimento em Power BI ou outras ferramentas de BI.
Soft Skills
Autonomia para conduzir entregas de ponta a ponta.
Capacidade analítica e resolução de problemas.
Boa comunicação para traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas.
Organização e atenção à qualidade dos dados.
Capacidade de trabalhar de forma colaborativa com diferentes áreas e perfis técnicos.
Proatividade na identificação de oportunidades de melhoria.
Disposição para compartilhar conhecimento e apoiar profissionais de níveis anteriores.
Visão de negócio e orientação para resultados.
Certificações desejáveis
DP-600 — Fabric Analytics Engineer Associate.
DP-203 — Azure Data Engineer Associate.
Certificações relacionadas a Azure, Microsoft Fabric, Databricks ou dbt.
Diferenciais
Experiência prática com dbt.
Experiência com Microsoft Fabric em projetos de produção.
Conhecimento em Databricks.
Experiência com Azure Data Factory ou ferramentas de orquestração.
Conhecimento em Python.
Experiência com APIs e integrações de dados.
Conhecimento em CI/CD aplicado a projetos de dados.
Experiência com Data Governance e Data Quality.
Experiência em projetos de consultoria e contato direto com clientes.
Conhecimento em Power BI e desenvolvimento de modelos semânticos.
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