About this role
Estamos em busca de um(a) Analytics Engineer Sênior para fortalecer nosso time de dados. Essa pessoa será referência na construção da camada analítica e semântica, transformando dados brutos em modelos confiáveis, performáticos e prontos para consumo, habilitando insights acionáveis, métricas consistentes e produtos de dados escaláveis.
Trabalhamos com Databricks/Lakehouse e buscamos alguém que goste de unir engenharia + modelagem + regras de negócio, com atenção a governança, qualidade e experiência do usuário analítico (BI/consumo). Em um cenário moderno, isso conecta diretamente com governança e descobribilidade via catálogo (ex.: Unity Catalog) e com a “tradução” do dado em conceitos de negócio.
Responsabilidades
Desenhar e evoluir modelos de dados analíticos (fatos, dimensões, agregações, métricas/KPIs), com foco em camadas Gold e Semântica, garantindo consistência e reuso.
Implementar padrões de modelagem (ex.: arquitetura medalhão) e boas práticas de entrega de dados para consumo analítico, com atenção a contratos, granularidade, conformidade e rastreabilidade.
Atuar como ponte entre negócio e engenharia, traduzindo necessidades em modelos e datasets bem definidos (definições de métricas, regras, hierarquias, dimensões conformadas).
Garantir qualidade e confiabilidade dos dados (testes, validações, controles, consistência entre camadas), reduzindo retrabalho e aumentando confiança.
Otimizar performance dos modelos e consultas (Databricks SQL/Delta), incluindo desenho físico e escolhas que melhorem custo/latência para consumo.
Colaborar na evolução da arquitetura analítica e do ecossistema de dados (governança, catálogo, observabilidade e padrões de desenvolvimento).
Apoiar stakeholders e times de analytics/BI no uso correto dos dados (documentação, data discovery, enablement e melhoria contínua).
Requisitos
Experiência sólida com SQL e Python aplicados a pipelines e modelagem analítica.
Experiência prática de desenvolvimento com Databricks (notebooks, jobs/workflows e/ou Databricks SQL).
Vivência com modelagem de dados para analytics, especialmente em Gold e camada semântica (métricas, dimensões, tabelas fato, conformidade).
Familiaridade com ambientes de cloud (AWS, Azure ou GCP).
Boas práticas de engenharia: versionamento (Git), documentação e colaboração (ex.: Confluence, padrões de PR).
Comunicação clara e capacidade de explicar conceitos e métricas para públicos técnicos e não técnicos.
Diferenciais
Power BI: experiência com modelagem dimensional, camada semântica, e principalmente performance (ex.: desenho de modelo, cardinalidade, relações, boas práticas para consultas e consumo).
Experiência com dbt, Airflow ou ferramentas de orquestração/transformação (além do nativo do Databricks).
Vivência com observabilidade/qualidade (testes, expectativas, alertas, SLAs).
Experiência em domínios como cobrança, financeiro ou operações.
Vivência com iniciativas de analytics avançado (preditivo/ML) e sua relação com dados confiáveis e governados.
sqldatabrickscamada semanticamodelagem de dados A Serasa Experian é muito mais do que você imagina. Com o propósito de criar um futuro melhor, ampliando oportunidades para pessoas e empresas, no Brasil somos mais de 4 mil pessoas que atuam em diversos times e especialidades. Aqui, cada conhecimento e diversidade se complementa e você pode trabalhar no que mais ama, estamos comprometidos a construir uma cultura inclusiva e um ambiente no qual pessoas possam equilibrar a carreira com seus compromissos e interesses pessoais, prezando pelo bem-estar.
A gente se dedica muito em ser uma das melhores e mais inovadoras empresas para se trabalhar do país, possibilitando experiências e carreiras incríveis para nossas pessoas. Nossa forte abordagem de pessoas em primeiro lugar é reconhecida externamente por meio de diversas certificações de mercado: fomos premiados pelo Great Place To Work™ em 24 países e pela certificação internacional Top Employers, além de sermos reconhecidos como uma das melhores empresas para jovens profissionais e contarmos com uma avaliação de 4,6 no Glassdoor. Cada reconhecimento nos indica que estamos no caminho certo, proporcionando um ambiente de trabalho cada vez melhor para nossos talentos.
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