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UOL EdTech · São Paulo, São Paulo, Brazil

Analista de Dados Pl. (Analytics Engineer)

seniorfull timePosted 7 days ago
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Stack mentioned

dbtlookersqlazurebigquerygitawsgcpci/cdpythonpower-bidata-warehousing

Responsabilidades e atribuições

- Definir e evoluir a camada semântica e as métricas de negócio (grain, dimensões, KPIs), alinhadas a modelagem dimensional (Kimball) e à arquitetura Medallion (Bronze / Silver / Gold).

- Desenvolver e manter modelos dbt na camada analítica (marts Gold): modelos incrementais, testes automatizados, documentação e macros reutilizáveis.

- Construir e governar produtos analíticos em Power BI — modelos semânticos (Import / DirectQuery / Composite), DAX performático, RLS, publicação no Service, datasets certificados e workspaces organizados.

- Evoluir explores e views em Looker (LookML) — measures, derived tables, governança multi-tenant (access_filter) e embed quando aplicável em produtos SaaS.

- Escrever SQL avançado sobre Azure Synapse Analytics, BigQuery e views de consumo, com foco em performance para BI e self-service.

- Implementar práticas de qualidade downstream — Data Contracts, testes e monitoramento — para evitar rupturas em dashboards, datasets e aplicações por mudanças na origem.

- Atuar como referência técnica na interface entre engenharia de dados, negócio e produto; promover DataOps, Git/PRs, code review e documentação de métricas.

- Apoiar iniciativas de IA/ML com bases analíticas limpas, estáveis e bem definidas.

Requisitos e qualificações

- Experiência como Analytics Engineer, BI Engineer ou Analista de Dados Sênior em ambiente corporativo ou SaaS.

- Domínio de SQL — consultas complexas, CTEs, window functions e otimização em cloud DW.

- Experiência com dbt em produção — models, tests, docs, incrementais e macros.

- Experiência com Power BI — modelagem tabular, DAX, RLS, Power Query, publicação e governança no Service.

- Experiência com Looker / LookML — views, explores, measures, joins e boas práticas de camada semântica.

- Conhecimento em modelagem de dados — dimensional (star schema) e arquitetura Medallion.

- Experiência com Cloud Data Warehouse / Lakehouse — Azure Synapse Analytics, BigQuery e/ou equivalentes (AWS, GCP, Azure).

- Domínio de Git e processos de Pull Request / code review, com CI/CD aplicado a projetos analíticos.

- Capacidade de traduzir necessidades de negócio em métricas claras, documentadas e reutilizáveis.

Informações adicionais

Para se destacar nessa posição, seria legal se você também tivesse:

- Experiência com Azure Data Factory ou ferramentas de orquestração/ingestão (Airbyte ou equivalentes).

- Python para automações, validações e rotinas analíticas.

- Conhecimento em DataOps, governança de dados e LGPD.

- Experiência com Looker embed ou analytics embutido em produto.

- Disponibilidade para atuar em modelo híbrido (3x na semana) em São Paulo - SP.

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