Supervisão em Analytics Engineer

Contratação:

Modelo de Trabalho:

Responsabilidades

● Supervisionar o time de Analytics Engineering, promovendo desenvolvimento técnico, gestão de entregas e evolução contínua da equipe.
● Liderar projetos de engenharia de dados, analytics avançado e inteligência artificial, garantindo qualidade técnica, governança e eficiência operacional.
● Estruturar e supervisionar pipelines de dados, processos de ETL/ELT, integrações e arquiteturas que suportem análises, dashboards e soluções de IA.
● Desenvolver e aperfeiçoar frameworks, processos e boas práticas que garantam escalabilidade, confiabilidade e governança dos dados.
● Trabalhar em parceria com os times de Data Insights, Consumer Insights, Planejamento Estratégico e Tecnologia para integrar diferentes fontes de informação e potencializar análises de negócio.
● Identificar oportunidades de automação de processos, ganho de produtividade e geração de eficiência através de ferramentas analíticas e inteligência artificial.
● Liderar iniciativas de IA Generativa, Machine Learning e automação, avaliando novas tecnologias, ferramentas e casos de uso para o negócio.
● Atuar como referência técnica na definição de arquiteturas, modelagem de dados e melhores práticas de engenharia de dados.
● Traduzir desafios de negócio em soluções técnicas escaláveis, apoiando a tomada de decisão baseada em dados.
● Garantir excelência técnica, qualidade de entrega e cumprimento dos prazos dos projetos sob sua responsabilidade.
● Construir dashboards, relatórios executivos e produtos analíticos que apoiem clientes e áreas internas.
● Apoiar áreas internas e clientes na definição de requisitos, priorização de demandas e interpretação de resultados.
● Montar decks e apoiar o time comercial na apresentação da estrutura, metodologias, produtos e soluções disponíveis.

Perfil

Não informado

Benefícios

💳 Cartão flexível (alimentação e refeição)

📇 Assistência médica e odontológica

💵 Auxílio internet

💰 Desconto em farmácias

👨🏾 👩🏽 👧🏽 👦🏽 Auxílio creche

📝 Seguro de vida

🎈 Day off de aniversário e no aniversário de filhos(as), independente da idade

💻 Plataforma para desenvolvimento de carreira e educação

🏋️ ♂️ Plataforma de acesso a estúdios e academias

👩 ⚕️Plataforma virtual de acesso a médicos e especialistas

📱 Telepsicologia e acompanhamento nutricional

✨ E muito mais!

Requisitos

● Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
● Experiência sólida (mín. 5 anos) em Analytics Engineering, Engenharia de Dados, Business Intelligence, Analytics ou áreas relacionadas.
● Experiência comprovada na liderança de times técnicos e na condução de projetos de dados de ponta a ponta.
● Conhecimento avançado em SQL e Python.
● Experiência com modelagem de dados, construção de pipelines, processos de ETL/ELT e integração de múltiplas fontes.
● Vivência com plataformas cloud (AWS, Azure ou GCP).
● Conhecimento em ferramentas de visualização de dados e dashboards, como Power BI, Tableau, Looker ou similares.
● Experiência com automação de processos, arquitetura de dados e desenvolvimento de soluções analíticas.
● Capacidade de conectar desafios de negócio com soluções de tecnologia, analytics e inteligência artificial.
● Perfil entusiasta de Inteligência Artificial, acompanhando tendências, ferramentas e oportunidades de aplicação prática.
● Experiência na gestão simultânea de múltiplos projetos e stakeholders.
● Domínio em storytelling com dados e apresentações executivas.
● Excelentes habilidades de comunicação, liderança, gestão de stakeholders e pensamento crítico.
● Inglês avançado, com capacidade para conduzir apresentações, reuniões executivas e discussões técnicas com stakeholders internacionais.

Desejável
● Experiência prévia em empresas de tecnologia, consultorias, agências ou ambientes altamente orientados a dados.
● Conhecimento em Databricks, BigQuery, Snowflake ou plataformas equivalentes.
● Familiaridade com ferramentas de IA Generativa, Machine Learning e MLOps.
● Experiência com orquestração de dados (Airflow, Dagster ou similares).
● Certificações em Cloud, Dados ou Inteligência Artificial.
● Pós-graduação, MBA ou especialização em Data Engineering, Analytics, Ciência de Dados ou Inteligência Artificial.

Para se candidatar:

https://www.linkedin.com/jobs/view/4444445797/