Analytics Engineer Pleno

Sobre esta vaga

Se você tem paixão por inovação e tem interesse em participar no desenvolvimento de cultura de dados, pensamento orientado por produto, colaboração aberta e busca pela excelência nos processos e resultados entregues, esta pode ser a sua oportunidade! Para nosso time de Data & AI, buscamos pessoas talentosas, curiosas, analíticas, comunicativas e apaixonadas por dados. O Analytics Engineer exerce um papel central na estratégia de dados do Asaas, sendo responsável por viabilizar a integração, organização, modelagem, qualidade, governança e disponibilização dos dados à empresa. Sua atuação conecta áreas técnicas (engenharia de software) com áreas de negócio e analistas/cientistas, garantindo que os dados sejam confiáveis, acessíveis, compreensíveis, documentados e em conformidade com as necessidades da organização. Se interessou pela oportunidade mas não reside em Joinville? Não tem problema, possibilitamos o trabalho remoto/home office.

Construir e otimizar a modelagem de dados com dbt/SQL, seguindo boas práticas de desenvolvimento e governança.

Garantir governança, qualidade, documentação, escalabilidade e impacto dos dados no negócio;

Participar de discussões com áreas de negócio para entender regras e necessidades.

Trabalho conjunto com engenheiros de software para compreender estrutura, frequência de atualização, limitações, contexto de negócio e particularidades técnicas das fontes de dados.

Implementar testes de qualidade de dados.

Monitorar e dar manutenção de pipelines para garantir disponibilidade, performance e integridade dos dados de seu domínio de negócio.

Traduzir necessidades de negócios em soluções alinhadas com as ferramentas e estratégias de plataforma de dados.

Suporte para o time de dados, referente ao entendimento da plataforma de dados e as boas práticas.

Contribuir para a construção da plataforma de dados do Asaas.

Domínio da linguagem SQL;

Experiência profissional intermediária em dbt ou ferramenta semelhante;

Experiência com processos de ETL/ELT;

Experiência com modelagem de dados e desenvolvimento de pipelines analíticos escaláveis.

Experiência com versionamento de código com GitHub;

Experiência em projetos de ingestão, transformação e documentação de dados.

Capacidade de resolver problemas técnicos e de negócio com visão sistêmica.

Familiaridade com metodologias ágeis, sistema operacional Linux e consulta de APIs;

Conhecimento básico em Python;

Diferenciais

Experiência com ferramentas de IA Generativa.

Atuação prévia em fintechs, meios de pagamento ou setor financeiro.

Experiência com Databricks ou plataformas de dados em nuvem.

Formação em Análise/Ciência de Dados, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharias, Física, Matemática ou áreas correlatas;

Informações adicionais

Carga horária de 8h por dia (segunda a sexta-feira - não compensamos os sábados);

Contratação CLT.

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