ANALISTA DE DADOS / DESENVOLVEDOR - SR

• •O Analista de Dados Desenvolvedor Sênior lidera tecnicamente a construção, sustentação e evolução de soluções corporativas de dados, BI, automações, modelagem e engenharia de dados. Atua com domínio avançado em SQL Server, Oracle, Microsoft Fabric, Python e Power BI, aplicando arquitetura lakehouse, ETL/ELT, modelagem, governança, padrões técnicos e uso do Jira para organização do backlog técnico, controle de sprint, prazos, prioridades e visibilidade das entregas críticas do Grupo Itavema.

RESPONSABILIDADES E ATRIBUIÇÕES

• •2. Principais Responsabilidades
• •2.1 Arquitetura, modelagem e governança de dados
• •a) Estruturar modelos, camadas analíticas, tabelas, regras, nomenclaturas e padrões técnicos.
• •b) Definir boas práticas de qualidade, documentação, rastreabilidade, segurança e governança.
• •c) Orientar a evolução analítica, reduzindo redundâncias e múltiplas versões da informação.
• •2.2 Desenvolvimento avançado em SQL Server e Oracle
• •a) Desenvolver e revisar consultas críticas, procedures, scripts T-SQL, views e rotinas corporativas.
• •b) Otimizar performance, propor ajustes estruturais e eliminar gargalos de processamento.
• •c) Diagnosticar falhas complexas, inconsistências e causas-raiz em bases e processos.
• •2.3 Engenharia de dados, ETL/ELT e lakehouse
• •a) Estruturar pipelines, camadas de dados, fluxos ETL/ELT e tabelas analíticas no Microsoft Fabric.
• •b) Aplicar arquitetura lakehouse para organizar dados brutos, tratados e prontos para consumo.
• •c) Garantir escalabilidade, reutilização, padronização e confiabilidade das transformações.
• •2.4 BI corporativo e indicadores executivos
• •a) Desenvolver e orientar modelos semânticos, dashboards executivos e relatórios estratégicos.
• •b) Validar KPIs, regras de cálculo, fontes e consistência entre áreas e sistemas.
• •c) Garantir governança, performance, padronização e confiabilidade dos painéis corporativos.
• •2.5 Python, automação e soluções analíticas avançadas
• •a) Desenvolver automações robustas em Python para dados, conciliações e validações recorrentes.
• •b) Criar rotinas com controle de erros, logs, parametrizações e documentação técnica.
• •c) Aplicar inteligência artificial e automação quando houver ganho de produtividade e qualidade.
• •2.6 Backlog técnico, sprint e liderança das entregas
• •a) Apoiar a organização do backlog técnico no Jira, validando prioridades, dependências e prazos.
• •b) Acompanhar sprint, padrões exigidos, impedimentos e riscos técnicos das entregas críticas.
• •c) Dar visibilidade à liderança sobre evolução, gargalos, capacidade e previsibilidade das demandas.
• •2.7 Liderança técnica e orientação do time
• •a) Orientar analistas júnior e pleno, revisando entregas e disseminando boas práticas.
• •b) Apoiar priorização, desenho de soluções, estimativas, riscos e decisões técnicas.
• •c) Atuar como referência entre tecnologia, áreas de negócio, gestão e usuários-chave.
• •3. Área de Resultado
• •3.1 Arquitetura de dados sustentável
• •Garantir soluções escaláveis, documentadas, performáticas e alinhadas à estratégia de dados.
• •3.2 Confiabilidade corporativa dos indicadores
• •Reduzir divergências entre relatórios, áreas e fontes, assegurando visão única da informação.
• •3.3 Eficiência e automação
• •Ampliar automações, reduzir retrabalho e eliminar controles paralelos desnecessários.
• •3.4 Governança e continuidade
• •Assegurar padrões, rastreabilidade, documentação, segurança e sustentação das soluções críticas.
• •3.5 Gestão técnica do backlog
• •Contribuir para backlog organizado, sprint previsível, prazos controlados e prioridades claras.
• •3.6 Maturidade analítica
• •Promover evolução em Fabric, lakehouse, BI, modelagem, IA aplicada e cultura orientada a dados.
• •4. Competências Técnicas
• •Hard Skills
• •4.1 SQL Server, T-SQL e Oracle
• •avançado
• •Domínio em modelagem, tuning, procedures, scripts, views, performance e rotinas críticas.
• •4.2 Microsoft Fabric e arquitetura lakehouse
• •avançado
• •Capacidade de estruturar lakehouse, camadas de dados, tabelas, pipelines e consumo analítico.
• •4.3 Engenharia de dados e ETL/ELT
• •Experiência em fluxos, cargas, transformações, qualidade, versionamento e sustentação de dados.
• •4.4 Power BI avançado, DAX e Power Query
• •Domínio em modelos semânticos, indicadores executivos, performance, segurança e governança.
• •4.5 Python, automação e IA aplicada
• •Experiência em scripts robustos, logs, validações, conciliações, exceções e uso aplicado de IA.
• •4.6 Jira
• •gestão técnica das entregas
• •Domínio para organizar backlog, sprint, padrões, prazos, impedimentos, riscos e capacidade do time.
• •5. Competências Comportamentais
• •Soft Skills
• •5.1 Visão sistêmica
• •Conecta dados, sistemas, processos e indicadores às necessidades estratégicas do negócio.
• •5.2 Liderança técnica
• •Orienta profissionais, revisa entregas, define padrões e influencia tecnicamente o time.
• •5.3 Resolução de problemas complexos
• •Investiga causas-raiz, estrutura soluções e atua em incidentes críticos com profundidade técnica.
• •5.4 Comunicação executiva
• •Traduz temas técnicos para gestores e transforma demandas estratégicas em soluções de dados.
• •5.5 Organização e previsibilidade
• •Acompanha backlog, sprint, prazos, riscos e prioridades, dando visibilidade às entregas técnicas.
• •5.6 Inovação e governança
• •Promove melhoria contínua, automação, IA, padronização, segurança e maturidade analítica.

INFORMAÇÕES ADICIONAIS

• •Benefícios oferecidos:
• •Vale Refeição
• •Assistência médica / Medicina em grupo
• •Assistência Odontológica
• •Convênio com farmácia
• •Vale refeição
• •Vale-transporte