Analytics Engineer Senior

Quem é o candidato que procuramos:

Estamos à procura de um Analytics Engineer para se juntar à nossa equipe. Nosso objetivo é ser o líder da próxima geração de software de CRM para o varejo, lidando com milhões de shoppers distribuídos em centenas de clientes em todo o Brasil.

Ajudar nossos clientes a encantar e entregar as melhores ofertas para seus shoppers, nos traz o desafio de interagir e analisar com terabytes de dados, utilizando as últimas técnicas de analytics, superando diariamente os desafios tecnológicos. Nos preocupamos com a cultura de desenvolvimento, comunicação, qualidade do código e troca de conhecimento como práticas básicas de uma equipe feliz e sagaz. Algumas das tecnologias que estamos usando: Java, Scala, Spark, AWS, Python, SQL, Azure Analytics considerando o Azure Data Factory para criação de pipelines de ingestão e transformação dos dados, Azure Data Lake Storage Gen 2 (ADLS) como armazenamento de objetos, Azure Databricks com Apache Spark para processamento das informações armazenadas na Azure Delta Lake Storage e Modelagem de dados no Azure Analysis Services para grandes volumes de dados, Azure SQL DB como bancos de dados operacionais e Power BI como ferramenta de visualização das informações modeladas.

 Principais conhecimentos

• Analisar, mapear e documentar requisitos;

• Realizar Modelagem de Dados para melhor performance na ferramenta de visualização;

• Desenvolver Data Workloads nas Ferramentas de ELT (ExtractLoadandTransformation) para centralizar e unificar dados num Data Warehouse ou Lakehouse;

• Mantém o repositório de dados (Warehouse ou Lakehouse) Organizado e Higienizado;

• Criar e manter Documentação e Metadados sobre os Dados;

• Desenvolver visões Analíticas a partir das ferramentas de Visualização e de EDA (Exploratory Data Analysis)

• Alinhar Arquiteturas com Requisitos de Negócios;

• Implantar soluções que promovam facilidade, segurança e escalabilidade de acesso aos dados;

• Desenvolver usando um código limpo e organizado, documentado, modularizado em classes, pacotes, serviços e sistemas;

• Prezar pela manutenibilidade do código.

• Manter bases de dados de alta qualidade, com dados já higienizados e modelados, prontos para o consumo de analistas de dados e usuários finais.

• Cuidar do stack de analytics, para que toda a companhia tenha acesso a dados confiáveis e atualizados prontos para serem consumidos;

• Treinar os usuários para manipular dados em ferramentas de visualização e manter a documentação dos dados.

• Desenvolvimento e execução de plano de validação de resultados dos produtos criados;   

• Automação de processos de dados para geração de indicadores de qualidade de resultados dos modelos desenvolvidos;

• Contato com equipes internas nacionais e internacionais para desenvolvimento das soluções;   

• Documentação e suporte sobre os produtos analíticos desenvolvidos a equipes internas e externas;   

• Comunicação assertiva para gerar o nível adequado de explicabilidade dos dados e resultados; 

• Participar ativamente na inovação e melhorias no produto. 

Analisar, mapear e documentar requisitos;

Realizar Modelagem de Dados para melhor performance na ferramenta de visualização;

Desenvolver Data Workloads nas Ferramentas de ELT (ExtractLoadandTransformation) para centralizar e unificar dados num Data Warehouse ou Lakehouse;

Mantém o repositório de dados (Warehouse ou Lakehouse) Organizado e Higienizado;

Criar e manter Documentação e Metadados sobre os Dados;

Desenvolver visões Analíticas a partir das ferramentas de Visualização e de EDA (Exploratory Data Analysis)

Alinhar Arquiteturas com Requisitos de Negócios;

Implantar soluções que promovam facilidade, segurança e escalabilidade de acesso aos dados;

Desenvolver usando um código limpo e organizado, documentado, modularizado em classes, pacotes, serviços e sistemas;

Prezar pela manutenibilidade do código.

Manter bases de dados de alta qualidade, com dados já higienizados e modelados, prontos para o consumo de analistas de dados e usuários finais.

Cuidar do stack de analytics, para que toda a companhia tenha acesso a dados confiáveis e atualizados prontos para serem consumidos;

Treinar os usuários para manipular dados em ferramentas de visualização e manter a documentação dos dados.

Desenvolvimento e execução de plano de validação de resultados dos produtos criados;   

Automação de processos de dados para geração de indicadores de qualidade de resultados dos modelos desenvolvidos;

Contato com equipes internas nacionais e internacionais para desenvolvimento das soluções;   

Documentação e suporte sobre os produtos analíticos desenvolvidos a equipes internas e externas;   

Comunicação assertiva para gerar o nível adequado de explicabilidade dos dados e resultados; 

Participar ativamente na inovação e melhorias no produto.