.Estamos em busca de um(a) Analytics Engineer para se juntar à nossa equipe dinâmica e inovadora. Somos uma empresa muito bem posicionada no setor de mídia independente e estamos comprometidos em entregar soluções digitais excepcionais aos nossos clientes. Se você é apaixonado por tecnologia, tem habilidades com dados e deseja fazer parte de projetos desafiadores, esta é uma oportunidade emocionante para você crescer profissionalmente.Responsabilidade: Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis e confiáveis, utilizando tecnologias como Apache Airflow, Dagster, Mage.Ai, entre outras; Coletar, limpar e processar dados de diversas fontes, tanto relacionais quanto não relacionais, como BigQuery, Redshift, MongoDB e Delta.Io; Desenvolver e manter painéis de visualização de dados interativos usando ferramentas como Power BI, Tableau, Apache Superset, Metabase, Streamlit ou outras; Escrever consultas SQL avançadas para acessar dados e criar conjuntos de dados preparados para análise; Participar da criação e manutenção de modelos de dados usando DBT (Data Build Tool) para facilitar a análise de dados; Colaborar com equipes internas para entender os requisitos de dados e criar visualizações que forneçam insights acionáveis; Comunicar resultados de análises de forma clara e eficaz, transformando dados complexos em histórias acessíveis para a liderança; Desenvolver relatórios automatizados para monitorar KPIs e métricas de negócios; Resolver problemas de compatibilidade e otimização para diferentes navegadores e dispositivos; Colaborar com outras equipes para identificar oportunidades de otimização de processos e melhorias com base em análises de dados; Necessário: Experiência em projetos de engenharia de dados, análise de dados e visualização de dados; Conhecimento em pelo menos uma das ferramentas de visualização, como Power BI, Tableau, Apache Superset, Metabase, Streamlit ou similares; Habilidade em SQL para consultas de dados complexas; Familiaridade com DBT (Data Build Tool) ou ferramentas semelhantes; Familiaridade com tecnologias de orquestração de pipelines, como Apache Airflow, Dagster ou Mage.Ai; Experiência em bancos de dados relacionais e não relacionais, como BigQuery, Redshift, MongoDB e Delta.Io; Excelentes habilidades de comunicação e capacidade de traduzir dados em insights acionáveis; Comprometimento com a entrega de código limpo e bem estruturado; Formação acadêmica em Estatística, Ciência de Dados, Engenharia de Dados ou área relacionada (desejável); Certificações em nuvem, como Google Cloud Professional Data Engineer, AWS Certified Data Analytics ou Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (desejável); Familiaridade com processos de governança de dados e segurança (desejável); Diferencial: Conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais, como BigQuery, Redshift, MongoDB, Delta
