Mid-Level Analytics Engineer

À medida que o CI&T Flow amplia o uso de dados para orientar decisões e evoluir seus produtos, buscamos um Analytics Engineer Pleno para conectar a engenharia de dados ao consumo analítico da plataforma. O profissional terá papel estratégico na transformação de dados brutos em informações confiáveis, reutilizáveis e orientadas às necessidades dos produtos, plataforma e liderança.

O profissional atuará na construção de modelos analíticos, datasets, métricas e estruturas de consumo, garantindo consistência entre dados, indicadores e diferentes canais de análise. Em parceria com Engenharia, Data Science, Produto e Analytics, será responsável por transformar dados em informação acionável, contribuindo para maior confiabilidade das métricas, redução de soluções ad hoc e evolução da capacidade analítica do CI&T Flow.

Missão da posição

Transformar dados confiáveis em estruturas analíticas reutilizáveis, garantindo que métricas, modelos e informações consumidas pelos produtos sejam consistentes e rastreáveis com experiência em SQL, modelagem de dados, Databricks/DBT ou tecnologias equivalentes, BI e construção de métricas analíticas.

Principais responsabilidades

Criar modelos analíticos e datasets confiáveis.

Estruturar métricas e indicadores oficiais.

Trabalhar na camada Refined/Analytics.

Garantir consistência entre dados, métricas e dashboards.

Apoiar Power BI e demais consumidores.

Criar modelos reutilizáveis para produtos e plataforma.

Trabalhar junto ao Data Scientist e Data Engineers.

Apoiar definição de regras de qualidade e reconciliação.

Contribuir para catálogo, documentação e lineage.

Atuar na redução da dependência de soluções específicas por consumidor.

Principais requisitos

Experiência como Analytics Engineer, Data Analyst ou Data Engineer com forte atuação analítica.

Domínio de SQL e modelagem dimensional/analítica.

Experiência na construção de datasets e modelos analíticos reutilizáveis.

Conhecimento de Databricks/Lakehouse.

Experiência com Grafana, Power BI ou outras ferramentas de BI.

Capacidade de transformar necessidades de negócio em métricas e modelos de dados.

Experiência com definição e padronização de KPIs e métricas.

Conhecimento de qualidade, lineage e governança de dados.

Capacidade de trabalhar próximo a Produto, Engenharia, Data Science e negócio.

Visão crítica para identificar inconsistências entre fontes, métricas e dashboards.

Capacidade de transformar dados em insights e informações acionáveis.