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E vice-versa.\nBuscamos uma Pessoa Consultora de Analytics Engineer para atuar na construção e evolução de soluções de Analytics, conectando engenharia de dados, negócio e liderança para transformar dados em informação confiável, acessível e estratégica.\nEssa pessoa terá atuação na modelagem e ingestão de dados, construção de camadas semânticas, dashboards e relatórios, além da definição de métricas e regras de negócio que apoiem a adoção de uma cultura de self-service analytics.\nResponsabilidades:\n\nDesenvolver e manter pipelines de ingestão e modelagem de dados voltados ao consumo analítico, sobre as camadas Silver e Gold, em ambiente GCP (Google)\n\nProjetar e construir dashboards e relatórios em PowerBI e/ou Looker, garantindo performance, usabilidade e governança de acesso.\n\nAtuar como ponte entre engenharia de dados, áreas de negócio e liderança, levantando requisitos e traduzindo-os em modelos de dados e visualizações.\n\nGarantir a qualidade e a confiabilidade dos dados consumidos, colaborando com o time de engenharia na aplicação dos critérios do Farol de Qualidade.\n\nDefinir e documentar métricas, KPIs e regras de negócio de forma padronizada (glossário de negócio / dicionário de métricas).\n\nApoiar a adoção de self-service analytics, capacitando as áreas de negócio no uso das ferramentas de BI.\n\nPriorizar demandas de múltiplos stakeholders, equilibrando prazos e capacidade do time.\n\nEstruturar e conduzir um programa de letramento em dados para os pontos focais.\n\nFormar e suportar a comunidade de Dados (Data Champions) que construam e consumam suas próprias análises com autonomia.\n\nCriar trilhas de capacitação, guias de uso, boas práticas de visualização.\n\nMedir a adoção e a autonomia das áreas, reduzindo a dependência do time central em demandas recorrentes.\n\nResponder pela camada semântica da holding, com definições de métricas, dimensões e regras de negócio únicas e versionadas.\n\nAdministrar Looker e Power BI: modelagem (LookML e modelos semânticos), governança de conteúdo, permissões, workspaces e licenças.\n\nGarantir qualidade, desempenho e custo adequado das consultas no BigQuery, em parceria com Engenharia de Dados.\n\nContribuir com a iniciativa de MDM e mantê-la ativa e funcional no dia a dia.\n\nGarantir que as entidades mestres (como Profissional e Cliente) sejam consumidas de forma consistente na camada semântica e nos painéis.\n\nAtuar com Governança de Dados na manutenção do glossário de negócio e do dicionário de métricas, e na aderência à LGPD no consumo analítico.\n\nTraduzir necessidades de negócio em indicadores e transformar resultados analíticos em narrativas claras para a tomada de decisão.\n\nApoiar a definição de KPIs corporativos e a construção de visões consolidadas do grupo.\nRequisitos técnicos:\n\nConstrução de camada semântica sobre as camadas Silver/Gold e de dashboards em PowerBI (DAX, modelagem de dados, Power Query) e Looker (LookML).\n\nDefinição e manutenção de glossário de negócio / dicionário de métricas, padronizando KPIs e regras entre áreas.\n\nConstrução de pipelines de ingestão e transformação (ETL/ELT) para consumo analítico, em modelos batch e near-real-time.\n\nVersionamento de código, pipelines, modelos e dashboards em Git, com revisão por pares (peer review) e esteiras de deploy.\n\nAplicação dos critérios do Farol de Qualidade aos dados consumidos e governança de acesso aos dashboards (perfis de acesso, LGPD).\n\nUso de processamento distribuído (BigQuery, Spark ou similar) para volumes analíticos maiores.\n\nOrquestração de pipelines (Airflow / Cloud Composer) e gestão de bancos e datasets analíticos.\n\nGraduação em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.\n\nExperiência sênior em ingestão de dados e modelagem de dados voltada a analytics.\n\nExperiência com SQL avançado e Google Cloud Platform (GCP), especialmente BigQuery.\n\nDesejável: Python para automação de pipelines analíticos.\nPerfil comportamental (soft skills):\n\nForte capacidade de alinhamento com stakeholders de diferentes áreas e níveis, técnicos e de negócio.\n\nAutogerenciável, com senso de priorização e organização para lidar com múltiplas demandas simultâneas.\n\nVivência prática em metodologias ágeis (Scrum, Kanban ou modelo híbrido).\n\nPerfil dinâmico e adaptável a mudanças de prioridade e contexto.\n\nForte capacidade de resolução de problemas, com raciocínio estruturado e orientado a dados.\n\nComunicação clara, colaboração e proatividade no dia a dia com o time e com outras áreas.\nDiferenciais:\n\nExperiência com mais de uma ferramenta de BI em ambiente corporativo.\n\nVivência em programas de capacitação/adoção de self-service analytics.\nFormação Principal\nFormação superior em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.\nLocalidade e Modalidade\n100% remoto.\nDiversidade\nEsta é uma vaga também para Pessoas com Deficiência 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