Você fará parte do nosso time de Dados, assumindo um papel essencial para transformar informações em inteligência estratégica. Como Analytics Engineer PL, seu desafio será atuar no desenvolvimento e manutenção de modelos analíticos confiáveis, garantindo que os dados cheguem organizados e prontos para tomada de decisão. Você atuará com autonomia técnica no dia a dia, conectando as necessidades do negócio a soluções analíticas eficientes.
👉 Quais serão os seus desafios com a gente?
No dia a dia, você vai:
- Desenvolver e aplicar modelos de dados dimensionais seguindo boas práticas de engenharia de dados, garantindo a documentação adequada e a qualidade das entregas.
- Mapear requisitos com as áreas de negócio e produto, traduzindo necessidades em métricas, regras de transformação e modelos práticos (KPIs e OKRs).
- Construir e manter pipelines de transformação usando dbt, integrando com orquestradores (como Airflow ou Dataform), garantindo testes e validação na origem junto ao time de Data Platform.
- Participar ativamente de code reviews, garantindo a consistência das entregas do time e a evolução dos padrões internos.
👉 O que esperamos que você tenha:
- Domínio sólido na construção de consultas complexas, otimização de queries e manipulação de dados.
- Conhecimento prático em estruturas como Star Schema, Snowflake Schema e modelagem orientada a entidades.
- Experiência prática na criação de modelos no dbt e uso básico de orquestradores.
- Uso rotineiro de Git (GitHub, GitLab ou Bitbucket) para branching, Pull Requests e controle de versão.
- Aplicação de ferramentas de IA para ganho de produtividade no desenvolvimento e identificação de melhorias de código.
- Boa capacidade de articular soluções técnicas com pares e apresentar resultados claros para stakeholders não técnicos.
Será um diferencial se você tiver:
- Experiência com ambientes de Data Warehouse em nuvem, como Snowflake, BigQuery, Redshift ou Databricks;
- Conhecimento prático em arquiteturas modernas para fins analíticos, incluindo Data Mart, Data Lake, Data Warehouse ou Data Mesh;
- Familiaridade com a criação e consumo em ferramentas de visualização de dados (Looker, Metabase, Power BI, entre outras)
Um dos pilares da Arcotech é a diversidade. Nossa motivação é nos manter em movimento, inovando e levando as tecnologias educacionais a patamares ainda não vistos. Para isso acreditamos na força da palavra equidade e no respeito à igualdade de direito. Aqui reconhecemos as singularidades, as diferenças e abraçamos a todes.
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