Empresa de tecnologia busca uma pessoa Staff Analytics Engineer para liderar tecnicamente a evolução da arquitetura de dados e analytics, garantindo a qualidade, confiabilidade e escalabilidade das soluções de dados. A posição terá forte atuação estratégica e hands-on, conectando engenharia de dados, analytics e necessidades do negócio, além de influenciar decisões técnicas e contribuir para a definição de boas práticas e padrões para o time.

Requisitos •Experiência sólida em Engenharia de Analytics, Engenharia de Dados ou áreas correlatas, com atuação em nível Staff ou senioridade técnica equivalente. • Domínio de SQL e experiência avançada na construção, otimização e manutenção de pipelines e modelos de dados. • Experiência com modelagem de dados, arquitetura analítica e construção de camadas confiáveis para consumo por áreas de negócio. • Vivência com ferramentas de transformação e orquestração de dados, como dbt e Airflow, ou tecnologias equivalentes. • Conhecimento de plataformas cloud e ambientes de processamento de dados em escala, como AWS, GCP, Azure, Databricks ou Snowflake. • Experiência com arquitetura de data warehouse, lakehouse e boas práticas de organização e disponibilização de dados. • Conhecimento de testes, qualidade, observabilidade, documentação e governança de dados. • Capacidade de definir padrões técnicos, boas práticas e direcionamentos arquiteturais para soluções de analytics. • Visão estratégica para conectar decisões técnicas aos objetivos e resultados do negócio. • Autonomia para identificar problemas complexos, propor soluções e conduzir iniciativas de impacto transversal. • Capacidade de influenciar decisões técnicas e orientar pessoas desenvolvedoras e engenheiras, sem necessidade de gestão formal. • Comunicação clara para traduzir temas técnicos em soluções compreensíveis para diferentes stakeholders. • Perfil colaborativo, com pensamento crítico, senso de responsabilidade e capacidade de atuar em ambientes de alta complexidade.

Diferenciais • Experiência com dbt em ambientes de produção e implementação de práticas de Analytics Engineering. • Vivência com ferramentas de BI e camada semântica, como Looker, Tableau ou Power BI. • Experiência com processamento distribuído, como Spark, e tecnologias de streaming ou processamento em larga escala. • Conhecimento de CI/CD, versionamento, automação e práticas de DataOps. • Experiência com governança, linhagem, catálogo e gestão de metadados. • Vivência na definição de métricas de negócio, indicadores e modelos de dados reutilizáveis. • Experiência em empresas de produto digital ou ambientes com grande volume e complexidade de dados. • Histórico de liderança técnica, mentoria e influência sobre múltiplos times. • Experiência na definição de roadmaps técnicos e na evolução de plataformas de dados.