Descrição da vaga
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados com experiência em engenharia de analytics para se juntar à nossa equipe. Você será responsável por desenhar, construir e manter modelos de dados robustos e pipelines de transformação utilizando o DBT (Data Build Tool) para o nosso produto de BI, que substituirá um módulo legado.
Você colaborará de perto com analistas de dados, engenheiros e stakeholders de negócio para garantir soluções de dados confiáveis, escaláveis e de alta qualidade, baseadas na plataforma AWS.
Responsabilidades e atribuições
- Desenvolver, testar e manter modelos DBT e pipelines de transformação de dados.
- Colaborar com analistas de dados e stakeholders de negócio para entender os requisitos de dados.
- Otimizar consultas SQL e modelos de dados para desempenho e escalabilidade.
- Garantir a qualidade dos dados e implementar testes/validações no DBT.
- Manter a documentação dos modelos de dados, fontes e transformações.
- Participar de revisões de código e contribuir com as melhores práticas em engenharia de analytics.
Requisitos e qualificações
Requisitos Obrigatórios:
- Proficiência com DBT (Data Build Tool) para modelagem e transformação de dados.
- Sólidos conhecimentos em SQL (preferencialmente com experiência em Snowflake, BigQuery, Redshift ou similares).
- Experiência com sistemas de controle de versão, como o Git.
- Familiaridade com conceitos de data warehouse e modelagem dimensional.
- Compreensão dos processos ETL/ELT e orquestração de pipelines de dados.
- Experiência com testes e documentação no DBT.
- Vivência com a plataforma em nuvem AWS.
- Capacidade de escrever código claro, manutenível e bem documentado.
- Fortes habilidades de resolução de problemas e comunicação.
Diferenciais (Nice to Have):
- Experiência com ferramentas de orquestração como Dagster ou similares.
- Familiaridade com pipelines de CI/CD aplicados à engenharia de analytics.
- Conhecimentos em Python ou outras linguagens de script para tarefas de engenharia de dados.
- Noções de governança de dados e boas práticas de segurança.
- Habilidades em machine learning e capacidade de identificar casos de uso de ML nos dados disponíveis.
Informações adicionais
- Disponibilidade para viagens nacionais e internacionais esporádicas
- Trabalho presencial 3x/semana em Curitiba-PR
