Analytics Engineer Júnior

Descrição

Buscamos um(a) **Analytics Engineer Júnior** para atuar na camada que transforma dados brutos em modelos limpos, confiáveis, testados e prontos para consumo. É o elo entre a Engenharia de Dados (que traz os dados para dentro) e as áreas de análise e negócio (que tomam decisões com eles). Você vai escrever transformações em SQL bem estruturadas, ajudar a construir e manter modelos de dados, garantir qualidade e documentação, e disponibilizar dados consistentes para dashboards e análises. É uma ótima vaga para quem tem boa base técnica, gosta de organização e quer crescer rápido em um time que valoriza boas práticas de modelagem. **Responsabilidades** --------------------- * Desenvolver e manter **transformações de dados em SQL**, modulares e versionadas, partindo de dados brutos até tabelas analíticas prontas para uso. * Apoiar a construção e evolução de **modelos de dados** (camadas staging, intermediate e marts), seguindo padrões definidos pelo time. * Implementar **testes de qualidade de dados** e **documentação** dos modelos, garantindo que quem consome confie no resultado. * Disponibilizar datasets consistentes para **dashboards e relatórios** (Power BI / Fabric). * Colaborar com a Engenharia de Dados na compreensão das fontes e ingestões, e com analistas/negócio no entendimento das regras. * Usar **controle de versão** e participar de revisões de código (pull requests). * Investigar e corrigir inconsistências em dados e modelos. **Requisitos** -------------- * **SQL sólido** — esta é a competência central da vaga (joins, agregações, CTEs, window functions). * Entendimento de **conceitos de modelagem de dados** (tabelas fato e dimensão, normalização vs. desnormalização, granularidade). * Familiaridade com **controle de versão** (Git) e disposição para trabalhar com revisão de código. * Atenção a detalhes e cuidado com **qualidade e consistência** dos dados. * Boa comunicação e vontade de aprender — esperamos crescimento técnico ao longo do tempo, não domínio completo desde o início. * Lógica e raciocínio analítico para entender o "porquê" por trás dos números. **Diferenciais** ---------------- * Experiência com **dbt** (ou outra ferramenta de transformação baseada em SQL). * Vivência com **Snowflake** (ou outro data warehouse em nuvem — BigQuery, Redshift, Databricks). * Familiaridade com **Power BI / Microsoft Fabric** ou outras ferramentas de BI. * Noções de ferramentas de **ingestão de dados** (Airbyte, Fivetran, etc.). * Conhecimento de **modelagem dimensional** (Kimball / star schema). * Familiaridade com **Azure DevOps** ou pipelines de CI/CD. * Noções básicas de **Python** para automação e tratamento de dados. * Interesse ou experiência no domínio de **bens de consumo (FMCG/CPG)**. **Sobre a stack:** trabalhamos com Snowflake, dbt, Azure e Power BI/Fabric, mas valorizamos quem traz base sólida em SQL e modelagem e está disposto a aprender nossas ferramentas — experiência em stacks equivalentes é bem\-vinda.