Analytics Engineer
Será que seu currículo passa pelo filtro desta vaga?
Envie seu CV e descubra, em segundos, sua compatibilidade real com Analytics Engineer — o que já atende, e onde seu currículo pode estar perdendo aderência.
Descrição da vaga
Missão do Cargo
Construir e manter a base de dados que sustenta as decisões da Mereo e de seus clientes. Desenvolver pipelines, modelar Data Warehouse e cria queries e dashboards confiáveis, além de integrar os sistemas dos clientes à plataforma e preparar os dados que alimentam as soluções de IA. O objetivo é garantir dados corretos, performáticos e acessíveis para clientes, áreas internas e agentes de IA.
Seus desafios diários serão
Construir e evoluir aplicações com agentes de IA, para clientes e para uso interno, preparando e validando os dados e as consultas que os alimentam e acompanhando a qualidade das respostas e o consumo das soluções;
Desenvolver e otimizar queries SQL e dashboards no Metabase, inclusive os embarcados para clientes, garantindo números corretos e performance;
Construir e manter pipelines em Python para carga e transformação de dados no Data Warehouse;
Modelar e documentar tabelas e regras de negócio do Data Warehouse, cuidando da qualidade e da governança dos dados;
Apoiar as integrações entre os sistemas dos clientes e a Mereo, monitorando execuções e investigando erros;
Atender demandas de dados das áreas e dos clientes, transformando perguntas de negócio em entregas confiáveis.
Esperamos que você
Tenha SQL intermediário ou avançado (joins complexos, CTEs e otimização de queries), de preferência em SQL Server;
Tenha experiência criando dashboards em ferramentas de BI, como Metabase ou Power BI;
Programe em Python para construir pipelines e automações de dados;
Tenha interesse em construir soluções com IA generativa;
Conheça modelagem de dados e Data Warehouse;
Tenha experiência com Git e versionamento de código, com fluxo de pull requests e revisão;
Conheça metodologias ágeis;
Tenha capacidade analítica para traduzir perguntas de negócio em dados e explicar resultados para pessoas não técnicas.
Não é obrigatório, mas será legal se tiver
Experiência em plataformas SaaS B2B;
Experiência construindo agentes ou aplicações com LLM (Pydantic AI, LangChain, APIs da OpenAI ou Anthropic);
Experiência com dashboards embarcados no Metabase;
Integrações via APIs REST e troca de arquivos;
Experiência com computação serverless (Azure Functions ou AWS Lambda) e outros serviços de dados em nuvem;
Streamlit ou outra ferramenta para protótipos de dados;
Inglês para leitura técnica.
