Engenheiro de Analytics Sênior

Requirements

• Graduação em áreas como Computação, Estatística, Engenharia ou correlatas.
• Experiência sólida com SQL e Python aplicados a pipelines e modelagem analítica.
• Experiência prática de desenvolvimento com Databricks (notebooks, jobs/workflows e/ou Databricks SQL).
• Vivência com modelagem de dados para analytics, especialmente em Gold e camada semântica (métricas, dimensões, tabelas fato, conformidade).
• Familiaridade com ambientes de cloud (AWS, Azure ou GCP).
• Boas práticas de engenharia: versionamento (Git), documentação e colaboração (ex.: Confluence, padrões de PR).
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Additional Information

Job description Estamos em busca de um(a) Analytics Engineer Sênior para fortalecer nosso time de dados. Essa pessoa será referência na construção da camada analítica e semântica, transformando dados brutos em modelos confiáveis, performáticos e prontos para consumo, habilitando insights acionáveis, métricas consistentes e produtos de dados escaláveis. Trabalhamos com Databricks/Lakehouse e buscamos alguém que goste de unir engenharia + modelagem + regras de negócio, com atenção a governança, qualidade e experiência do usuário analítico (BI/consumo). Em um cenário moderno, isso conecta diretamente com governança e descobribilidade via catálogo (ex.: Unity Catalog) e com a "tradução" do dado em conceitos de negócio. Responsabilidades Desenhar e evoluir modelos de dados analíticos (fatos, dimensões, agregações, métricas/KPIs), com foco em camadas Gold e Semântica, garantindo consistência e reuso. Implementar padrões de modelagem (ex.: arquitetura medalhão) e boas práticas de entrega de dados para consumo analítico, com atenção a contratos, granularidade, conformidade e rastreabilidade. Atuar como ponte entre negócio e engenharia, traduzindo necessidades em modelos e datasets bem definidos (definições de métricas, regras, hierarquias, dimensões conformadas). Garantir qualidade e confiabilidade dos dados (testes, validações, controles, consistência entre camadas), reduzindo retrabalho e aumentando confiança. Otimizar performance dos modelos e consultas (Databricks SQL/Delta), incluindo desenho físico e escolhas que melhorem custo/latência para consumo. Colaborar na evolução da arquitetura analítica e do ecossistema de dados (governança, catálogo, observabilidade e padrões de desenvolvimento). Apoiar stakeholders e times de analytics/BI no uso correto dos dados (documentação, data discovery, enablement e melhoria contínua). Diferenciais Power BI : experiência com modelagem dimensional , camada semântica , e principalmente performance (ex.: desenho de modelo, cardinalidade, relações, boas práticas para consultas e consumo). Experiência com dbt, Airflow ou ferramentas de orquestração/transformação (além do nativo do Databricks). Vivência com observabilidade/qualidade (testes, expectativas, alertas, SLAs). Experiência em domínios como cobrança, financeiro ou operações . Vivência com iniciativas de analytics avançado (preditivo/ML) e sua relação com dados confiáveis e governados.

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Company Intel

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