Analista de Dados

PcDs são sempre bem-vindas.

Buscamos pessoas apaixonadas por tecnologia. Alguém que se motive por desafios e atue com autonomia. Precisa gostar de trabalhar em equipe e possuir espírito colaborativo.

• Desenvolver e implantar pipelines de ingestão a partir de fontes heterogêneas: APIs REST, scraping web, procedures SQL de sistemas legados e arquivos;
• Apoiar a implementação de mecanismos de réplica somente leitura para sistemas que não oferecem acesso direto ao banco (ex.: ERPs legados), com atenção ao impacto de performance nos sistemas de origem.Implementar transformações de dados em Azure Databricks / Fabric Spark usando PySpark e SQL;
• Participar de benchmarks de custo e performance de processamento, contribuindo para a definição de dimensionamento mais eficiente;
• Modelar e manter as camadas Bronze, Silver e Gold seguindo o padrão medallion architecture;
• Implementar pipelines de scraping resilientes, com mecanismos de detecção de mudança de layout e tratamento de bloqueio;
• Construir as camadas Bronze, Silver e Gold da plataforma, aplicando deduplicação, normalização e testes de qualidade de dados;
• Desenvolver mecanismos de contrato de dados (data contracts) e alertas de schema drift para integrações de terceiros;
• Construir dashboards e relatórios em Power BI a partir da camada de dados estruturada;
• Traduzir requisitos de negócio em modelos de dados e visualizações eficazes;
• Implementar controle de acesso a dados nos relatórios (Row Level Security), alinhado às políticas de RBAC da empresa;
• Implementar testes de qualidade de dados e transformações declarativas usando dbt;
• Apoiar a configuração de recursos de self-service analytics (ex.: Fabric Copilot);
• Colaborar com o time de governança para garantir lineage e classificação adequada dos dados;
• Diagnosticar e resolver problemas de performance em pipelines e consultas;
• Realizar testes de aceitação com usuários finais e ajustar dashboards a partir do feedback.

• Formação superior completa em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Análise de Sistemas, ou equivalente;
• Experiência sólida em engenharia de dados, domínio de Python/PySpark e SQL;
• Experiência prática com Databricks (ou Spark em geral) e ferramentas de orquestração como Azure Data Factory;
• Conhecimento de formatos de dados analíticos (Parquet, Delta Lake);
• Experiência com dbt é desejável;
• Conhecimento de práticas de controle de versão (Git) e CI/CD para pipelines de dados;
• Experiência com integração de dados via API REST;
• Conhecimento de boas práticas de visualização de dados e storytelling com dados;
• Experiência com fontes de dados diversas (SQL, APIs, arquivos, Lakehouse/Warehouse);
• Experiência implementando segurança em nível de linha (Row Level Security);
• Disponibilidade para viagens para cidade de São Paulo é um diferencial;
• Inglês avançado é diferencial.