Posted Aug 13, 2026

Analytics Engineer Sênior

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O Analytics Engineer Sênior será responsável por estruturar e evoluir a camada analítica corporativa, transformando dados já disponíveis na plataforma em ativos confiáveis, organizados e orientados a métricas.

Essa posição atua na interseção entre Analytics, Produto e Negócio, com foco em modelagem analítica, definição de KPIs e construção de data products reutilizáveis que suportem decisões estratégicas e iniciativas de IA.

Seu papel é organizar o caos analítico, garantir consistência nas métricas e transformar análises recorrentes em produtos de dados escaláveis.

Responsabilidades e atribuições:

Modelagem Analítica & Métricas

• Desenvolver e evoluir modelos dimensionais e orientados a métricas (fatos, dimensões e agregações analíticas).

• Estruturar e padronizar KPIs corporativos, garantindo definição única e consistente entre áreas.

• Construir data marts orientados a domínios de negócio.

• Definir e manter camada semântica para consumo em BI e aplicações analíticas.

• Documentar regras de negócio e cálculos de métricas de forma clara e auditável.

Desenvolvimento de Soluções e Data Products

• Projetar e evoluir produtos de dados baseados em métricas certificadas.

• Criar datasets analíticos prontos para consumo por BI, sistemas internos e automações.

• Estruturar bases confiáveis para suportar iniciativas de IA e modelos preditivos.

• Transformar análises manuais recorrentes em soluções escaláveis.

• Atuar junto às áreas de negócio na concepção de soluções orientadas a dados.

Qualidade, Governança & Performance

• Implementar testes de qualidade na camada analítica.

• Garantir rastreabilidade e consistência das métricas.

• Manter controle sobre versionamento e evolução dos modelos analíticos.

• Assegurar performance adequada para consumo analítico.

• Contribuir para padronização e governança das definições de indicadores.

Atuação Estratégica

• Trabalhar próximo a Produto, Operações e Finanças na definição de métricas estratégicas.

• Ser referência técnica em modelagem analítica.

• Elevar a maturidade de dados da organização.

• Identificar oportunidades de transformar dados em novos produtos e soluções analíticas.

O impacto esperado

• Eliminar divergência de métricas entre áreas.

• Criar ativos analíticos reutilizáveis.

• Habilitar iniciativas de IA com dados estruturados.

• Reduzir retrabalho analítico.

• Posicionar dados como pilar estratégico da companhia.

Informações adicionais

Benefícios para apoiar sua jornada

:coração_azul:Saúde e bem‑estar

:casa_com_jardim:Apoio à rotina

:brilhos:Parcerias e Incentivos

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