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Analytics Engineer Sr
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Candidatura rápida
2 h
Engenheiro de Dados Sênior | Híbrido em São Paulo (Zona Sul)
Dataside —São Paulo, SP
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Analista de Design e Desenvolvimento Sênior
Products and Features Brasil —São José do Rio Preto, SP
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Engenheiro(a) de Dados Sênior
DXC Technology —Estado de São Paulo
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Experiência esperada: 5+ anos; referência técnica/arquitetural. Conduzir discovery; transformar requisitos em backlog técnico priorizado;

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Analytics Engineer Sr

Banco BV -
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Detalhes da vaga

Há 2 horas

Qualificações

Ajuste de Desempenho
Migração de Sistemas
Modelagem de Dados
Estrutura de Dados
Git
SQL
Garantia de qualidade
ETL
Inteligência artificial

Descrição completa da vaga

Dá uma olhada nos desafios que te esperam como Analytics Engineer Sr aqui no BV:

Desenvolver e manter pipelines de ingestão e transformação de dados;
Atuar com Lakehouse;
Trabalhar em ambientes GCP e Databricks;
Criar e evoluir estruturas de dados no BigQuery e Delta Lake;
Apoiar a definição e aplicação de modelagem dimensional e relacional (Star Schema, Snowflake, etc.);
Garantir qualidade, consistência e segurança dos dados;
Apoiar atividades de monitoramento de performance e custos em nuvem;
Trabalhar em conjunto com áreas de negócio e times de dados.

E aí, se identificou? Agora gostaríamos de saber se você tem o perfil e os conhecimentos abaixo:

Experiência com plataformas de Cloud (GCP)
Domínio em BigQuery:
- Modelagem de dados
- Otimização de consultas
- Performance tuning
Experiência com serviços de dados no GCP:
- Dataflow, Pub/Sub e Cloud Storage (diferencial)
Forte conhecimento em SQL avançado
Experiência com dbt (Data Build Tool) para:
- Transformação de dados
- Versionamento
- Implementação de boas práticas analíticas
Experiência com Databricks:
- Desenvolvimento de pipelines de dados utilizando Spark (PySpark/SQL)
- Modelagem e transformação em ambiente Lakehouse
- Orquestração de workloads e otimização de performance
- Integração com arquiteturas modernas de dados (Delta Lake, medallion architecture)
Conhecimento em ingestão de dados:
- Batch e streaming
Experiência com transformação e modelagem de dados:
- ELT/ETL
- Modelagem dimensional e/ou Data Vault
Conhecimento em governança de dados:
- Catálogo de dados
- Data lineage
- Políticas de acesso e segurança
Experiência com qualidade de dados:
- Testes automatizados (dbt tests ou similares)
- Monitoramento e observabilidade de pipelines
Experiência com migração de sistemas legados para Cloud
Conhecimento em:
- Versionamento de código (Git)
- Práticas de CI/CD aplicadas a pipelines de dados
Familiaridade com conceitos modernos:
- Data Products
- Data Mesh (diferencial)

We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.

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