Engenheiro de Análise de Dados

Descrição

Resumo: Junte-se à AskBlue como Engenheiro de Análise de Dados para gerenciar a camada de transformação ponta a ponta de Silver para Gold, desenvolver transformações eficientes e projetar modelos dimensionais. Pontos de destaque: 1. Gerenciamento da camada de transformação ponta a ponta de Silver para Gold 2. Desenvolvimento de transformações eficientes em SQL e PySpark 3. Projeto de modelos dimensionais para relatórios consistentes Você conhece a **AskBlue**? Fomos fundados em 2013 e prestamos serviços na área de tecnologia da informação. Estamos procurando um **Engenheiro de Análise de Dados** para integrar nossa equipe em um de nossos projetos, em **Lisboa**. **Tarefas:** * Gerenciar a camada de transformação ponta a ponta de Silver para Gold — esclarecer requisitos, definir níveis de granularidade e KPIs, implementar lógica de negócios e entregar conjuntos de dados curados para produção; * Desenvolver transformações eficientes em SQL e PySpark (CTEs, funções de janela, MERGE/upserts) com processamento incremental, idempotência e padrões de recuperação; * Projetar modelos dimensionais (fatos/dimensões, SCD Tipo 1/2, dimensões conformadas) com semântica claramente definida para relatórios consistentes entre domínios; * Otimizar esquemas Gold para modelos semânticos do Power BI e análises ad hoc — reduzindo a complexidade downstream de DAX/SQL e possibilitando autoatendimento escalável; * Implementar controles de qualidade e confiabilidade: verificações de validação e reconciliação, testes automatizados, documentação e rastreabilidade, além de monitoramento da atualização dos dados e de alterações que possam causar falhas; * Colaborar com Engenheiros de Dados e Engenheiros de BI para alinhar ingestão com consumo; manter a integridade das camadas medallion (particionamento, tamanho de arquivos, OPTIMIZE/VORDER, evolução de esquema) no Microsoft Fabric; * Aplicar boas práticas de engenharia e governança: ramificação Git, verificações de CI/CD, promoções entre ambientes, runbooks; padrões de acesso seguro (RLS/OLS), privilégio mínimo e classificação de dados; * Gerenciar partes interessadas de forma proativa — identificar riscos, negociar escopo/prazos e comunicar claramente compromissos e impactos. **Requisitos:** * Graduação em Engenharia, Ciência da Computação, Tecnologia da Informação ou área correlata (ou experiência prática equivalente); * 3 anos ou mais de experiência em Engenharia de Análise de Dados, Engenharia de Dados ou Inteligência de Negócios, com entrega prática de modelos de dados analíticos em produção e conjuntos de dados curados utilizados em relatórios e/ou análises de autoatendimento; * SQL avançado: CTEs, funções de janela, ajuste de desempenho de consultas e lógica de transformação reutilizável; * Modelagem dimensional: esquemas em estrela, tabelas de fatos e dimensões (OBTs), definição de granularidade de fatos, SCD Tipo 1/2, dimensões conformadas e padrões de desnaturação prontos para análise; * Spark e Delta Lake: transformações eficientes (junções, particionamento, tratamento de skew); arquitetura lakehouse e medallion; recursos do Delta (MERGE, OPTIMIZE, ZORDER, time travel, evolução de esquema); * Conhecimento da camada semântica (Power BI): modelagem de tabelas e medidas para modelos semânticos eficientes; colaboração para reduzir a complexidade downstream e alinhar definições de KPIs; * Mentalidade analítica: traduz perguntas de negócios em métricas e modelos de dados; sólida compreensão das definições de KPIs, casos especiais e como tais definições impactam as decisões; * Qualidade e observabilidade de dados: definição de verificações (completude/validade/reconciliação), monitoramento da atualização dos dados e solução de problemas por meio de análise de causa-raiz; * Acesso e governança de dados: implementação de padrões de acesso com privilégio mínimo, conceitos RLS/OLS, expectativas de sensibilidade/classificação e tratamento seguro de dados confidenciais/informações pessoais identificáveis (PII); * Frameworks de transformação: dbt (modelos, testes, documentação) ou padrões equivalentes (desejável); * Orquestração: experiência com pipelines do Fabric ou Azure Data Factory e gerenciamento de dependências (desejável); * Práticas de engenharia: fluxos de trabalho Git e CI/CD, padrões de testes automatizados e documentação (desejável); * Microsoft Fabric: artefatos do Fabric, capacidades e otimizações específicas do Fabric (VORDER) (desejável); * Python: scripts para utilitários de dados, perfilamento e automação (desejável). * Comunicação: explica semântica de dados para públicos não técnicos; identifica precocemente riscos relacionados a escopo/prazo/dívida técnica; * Parceria com partes interessadas: negociação construtiva; equilíbrio entre demandas concorrentes; capacitação de usuários de negócios sem condescendência; * Propriedade e autonomia: você constrói, você assume a propriedade; antecipa o impacto downstream nos consumidores; * Profundidade na resolução de problemas: decomposição de complexidade; avaliação de compromissos; busca pela causa-raiz em vez de correções superficiais; * Defensor da melhoria contínua; * Idioma: fluência em inglês. **Regime de Trabalho:** * Híbrido (2 vezes por semana no escritório) **Oferta:** * Plano de saúde; * 3 dias e meio de licença remunerada por ano + 22 dias de férias; * Acesso ilimitado ao Udemy. Se você se interessar pela oportunidade, envie seu currículo. **askblue \- Onde Negócios encontram Tecnologia**