Engenheiro(a) de Dados / Data Engineer Sênior | ADVBOX
Confirmed on the employer's own hiring board on Oct 30, 2026. First seen by Alion on Oct 20, 2026.
Engenheiro(a) de Dados / Data Engineer Sênior | ADVBOX
Sobre o Desafio
Estamos estruturando a arquitetura oficial de dados da ADVBOX (Legaltech B2B SaaS líder em gestão de escritórios de advocacia). Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados / Analytics Engineer Sênior com perfil mão na massa e forte visão de negócios para liderar a execução técnica do nosso Data Lakehouse Centralizado, atuando diretamente em conjunto com a Consultoria Estratégica de Dados e com as Diretorias de Tecnologia e Negócios.
O desafio envolve unificar dados operacionais (PostgreSQL e Supabase), controles financeiros (Excel / CSV / DRE) e plataformas externas (Gateway de Pagamento, Google Ads, GA4 e CRM) em uma arquitetura organizada. Nosso foco prioritário no início do projeto é colocar em produção o MVP do Data Lakehouse com dados de Receita e Retenção (MRR, ARR, MRR Bridge, Churn, NRR, GRR e Safras/Cohorts) 100% automatizado, auditável e acessível aos sócios.
Responsabilidades no Dia a Dia
Ingestão de Dados: Construir e manter pipelines (utilizando bibliotecas modernas como dlt, Polars, openpyxl ou Airbyte OSS) para extrair dados incrementais de bancos PostgreSQL e Supabase e eventualmente consumir APIs externas.
Transformação e Governança: Desenvolver toda a modelagem de dados, aplicando automações de limpeza, remoção de duplicatas e testes automatizados de integridade.
Resolução de Identidade e Reconciliação Financeira: Construir e manter a tabela-ponte que unifica o identificador do sistema (account_id) com chaves financeiras e comerciais (CNPJ/CPF, E-mail, Contrato), garantindo que o MRR e o Churn apurados no Lakehouse batam centavo por centavo com o fechamento financeiro (DRE).
Construção de Dashboards & Self-Service BI: Desenvolver e manter painéis executivos visuais no Metabase e/ou Google Looker Studio + Planilhas Conectadas (Connected Sheets), permitindo filtros interativos e drill-down até o nível de conta.
Requisitos Obrigatórios
SQL Avançado: Domínio profundo de SQL analítico (Window Functions, CTEs complexas, modelagem de Data Marts relacionais/dimensionais, otimização de consultas e reconciliação contábil/financeira de dados).
Experiência Sólida com dbt Core: Vivência real construindo e arquitetando projetos dbt em camadas (Staging -> Curated / Data Marts), configurando testes de qualidade (unique, not_null, accepted_values, testes customizados de receita) e versionamento via Git / GitHub.
Python Aplicado à Engenharia de Dados: Capacidade comprovada de escrever código limpo, resiliente e enxuto para extração incremental de bancos SQL, leitura/tratamento de planilhas .xlsx/.csv complexas e integração com APIs REST (usando dlt, Polars, Pandas ou PyArrow).
Vivência em Cloud Data Lakehouse / Data Warehouse: Experiência prática estruturando ambientes analíticos com Google BigQuery, BigLake e Google Cloud Storage (ou arquitetura equivalente com PostgreSQL Analítico / DuckDB / Parquet / AWS).
Ferramentas de BI & Self-Service: Experiência na criação de painéis executivos determinísticos e configuração de camadas de autoatendimento em Metabase, Looker Studio ou Power BI.
Autonomia Sênior e Orientação a Negócio: Maturidade para dialogar diretamente com áreas de negócio, diagnosticar inconsistências na origem e traduzir regras em código.
Diferenciais Competitivos
Métricas de B2B SaaS e Valuation: Experiência prévia modelando MRR Bridge (New, Expansion, Contraction, Churn), NRR, GRR, Matriz de Retenção por Safra (Cohort), LTV, CAC e Payback.
Ecossistema Postgres & Supabase: Familiaridade com administração de leitura, réplicas e particularidades do PostgreSQL e Supabase.
Containers & Orquestração Enxuta: Experiência prática com Docker e automação de rotinas via GitHub Actions.
IA Aplicada a Dados (Pós-MVP): Conhecimento ou interesse prático em Claude Code e Servidores MCP conectados a bancos de dados.
O que oferecemos
Vale-alimentação: R$ 1.100,00.
Comodato para aquisição de equipamentos: auxílio anual de até R$ 2.400,00 para apoiar a estrutura de trabalho.
Auxílio-saúde: reembolso de até R$ 400,00 por mês, conforme a política interna.
Auxílio-esportes: reembolso de até R$ 200,00 por mês, conforme a política interna.
Auxílio-internet: reembolso de até R$ 100,00 por mês, conforme a política interna.
Seguro de vida: proteção adicional para o colaborador.
Telemedicina: acesso a atendimento médico digital.
Campanhas e ações especiais: iniciativas ao longo do ano, como Outubro Rosa e Novembro Azul, com apoio e benefícios adicionais conforme as condições de cada campanha.
Remuneração e modalidade de contratação
Remuneração: acima do mercado, com valor a negociar de acordo com a experiência e a proposta do(a) profissional.
Modalidade de contratação: possibilidade de negociação de contratação CLT ou PJ, especialmente para a primeira fase de implementação do projeto, mediante análise da proposta apresentada.
Se você tem experiência sólida em Engenharia de Dados, gosta de resolver problemas complexos e deseja contribuir para a construção de uma arquitetura de dados estratégica, confiável e escalável, queremos conhecer você!