Analytics Engineer Specialist
Summary
Builds and maintains reliable, documented, scalable analytical data layers for competitive intelligence and commercial decision-making: modeling datasets and consumption layers, enforcing data quality rules, automating pipelines and manual routines (using Python for ingestion, treatment and enrichment), and supporting dashboards for business stakeholders.
Qual será a sua missão
Buscamos uma pessoa Analytics Engineer para transformar dados em bases analíticas confiáveis, bem documentadas e escaláveis para inteligência competitiva, análises comerciais, dashboards e tomada de decisão.A posição terá forte foco em modelagem analítica, qualidade de dados, automação de processos e colaboração com stakeholders de negócio, incluindo o uso de Python para integrações, ingestões, tratamento e enriquecimento de dados quando necessário.
Como será o seu dia a dia
- Modelar, transformar e organizar dados disponíveis em tabelas analíticas, datasets confiáveis e camadas de consumo para o negócio.
- Criar e manter regras de qualidade, validação e consistência para bases utilizadas em análises, dashboards e reports executivos.
- Desenvolver pipelines analíticos para tratamento, cruzamento, enriquecimento e atualização recorrente de dados.
- Utilizar Python para automações, integrações com fontes internas/externas, ingestões leves, tratamento e enriquecimento de dados.
- Estruturar métricas, dimensões, granularidades e regras de negócio de forma clara, rastreável e documentada.
- Automatizar rotinas manuais de limpeza, consolidação, validação e preparação de dados.
- Melhorar a performance, escalabilidade e confiabilidade de consultas, tabelas e processos analíticos.
- Apoiar a construção de dashboards, trackers e bases de monitoramento para inteligência competitiva e decisões comerciais.
- Documentar fontes, transformações, métricas, premissas, limitações e fluxos de dados.
- Atuar próximo a stakeholders de negócio para entender problemas, traduzir necessidades em soluções de dados e garantir que os outputs sejam acionáveis.
- Colaborar com times de engenharia, dados ou tecnologia quando houver dependências relacionadas à origem, disponibilidade ou estrutura dos dados.