Se você tem paixão por inovação e tem interesse em participar no desenvolvimento de cultura de dados, pensamento orientado por produto, colaboração aberta e busca pela excelência nos processos e resultados entregues, esta pode ser a sua oportunidade!Para nosso time de Data & AI, buscamos pessoas talentosas, curiosas, analíticas, comunicativas e apaixonadas por dados.
O Analytics Engineer exerce um papel central na estratégia de dados do Asaas, sendo responsável por viabilizar a integração, organização, modelagem, qualidade, governança e disponibilização dos dados à empresa. Sua atuação conecta áreas de engenharia de software com áreas de negócio e analistas/cientistas de dados, garantindo que os dados sejam confiáveis, acessíveis, compreensíveis, documentados e em conformidade com as necessidades da organização.
Se interessou pela oportunidade mas não reside em Joinville? Não tem problema, possibilitamos o trabalho remoto/home office.
RESPONSABILIDADES E ATRIBUIÇÕES
Construir e otimizar a modelagem de dados analítica e dimensional com dbt/SQL, seguindo boas práticas de desenvolvimento e governança.
Garantir governança, qualidade, documentação, testes automatizados e escalabilidade e impacto dos dados no negócio;Participar de discussões com áreas de negócio para entender regras e necessidades.
Trabalho conjunto com engenheiros de software para compreender estrutura, frequência de atualização, limitações, contexto de negócio e particularidades técnicas das fontes de dados.
Implementar testes de qualidade de dados e monitorar pipelines para garantir a disponibilidade, performance e integridade dos dados de seu domínio.
Participar ativamente de code review e contribuir para a disseminação de boas práticas de engenharia no time de dados.
Oferecer suporte para o time de dados, referente ao entendimento da plataforma de dados e as boas práticas.
Contribuir para a construção da plataforma de dados do Asaas.
REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES
Domínio avançado da linguagem SQL voltado para transformação e modelagem de dados.
Experiência profissional em dbt (ou ferramentas semelhantes de transformação) com foco em boas práticas de modularidade, testes automatizados e documentação.
Experiência com modelagem de dados analítica e dimensional (star schema, fatos, dimensões e OBTs).
Experiência no desenvolvimento e manutenção de processos de ETL/ELT e pipelines analíticosExperiência com versionamento de código via Git/GitHub.
Experiência em projetos de transformação, padronização e documentação de dados.
Capacidade de resolver problemas técnicos e de negócio com visão sistêmica, traduzindo regras de negócio em modelos de dados confiáveis.
Familiaridade com metodologias ágeis.
Conhecimento básico na linguagem Python.
Formação concluída ou em andamento em Análise/Ciência de Dados, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharias, Física, Matemática ou áreas correlatas.
INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Diferenciais:
Vivência com ferramentas de IA Generativa;Vivência no ecossistema moderno de Analytics (Databricks ou plataformas de dados em nuvem, e familiaridade com orquestradores como Airflow); Experiência prévia em instituições financeiras, ERPs ou SaaS; Experiência prévia na modelagem de métricas financeiras (ex: TPV, receita, margem) ou de jornadas de produtos digitais.
Modelo de TrabalhoCarga horária de 8h por dia (segunda a sexta-feira); Contratação CLT.
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