Engenheiro de Dados / Analytics Engineer - Jr.

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Engenheiro de Dados / Analytics Engineer - Jr. Área: AI & DADOS

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Buscamos uma pessoa para atuar como Engenheiro(a) de Dados Júnior com conhecimento em ferramentas de Visualização de dados e domínio de SQL, além de domínio de pelo menos uma linguagem de programação com objetivo de auxiliar na criação de pipelines de transformação de dados.

**Como será o seu dia a dia:**É esperado que Engenheiro(a) de Dados Júnior apresente habilidades diversificadas como a capacidade de desenvolver consultas complexas em SQL e criar fluxos de tratamento de dados em ferramentas de BI ou desenvolver scripts em Pyspark, criar e fazer deploy de pipelines no Airflow.

Além disso, para esse papel é importante que a pessoa tenha conhecimento intermediário em modelagem de dados e construção de dashboards.

Mas, o dia a dia do time se resume a:

  • Levantar requisitos com as áreas de negócio, traduzindo as necessidades apontadas em indicadores-chave de desempenho (KPIs) e métricas de sucesso.
  • Desenvolver e otimizar consultas complexas em SQL para extrair e manipular os dados necessários para as análises.
  • Criar e manter dashboards e relatórios interativos e de alto impacto visual em ferramentas como Power BI, Looker ou Superset, garantindo a acuracidade e a clareza das informações.
  • Desenvolver processos de ELT (Extração, Carga e Transformação), garantindo a integridade e a performance do nosso ecossistema de dados.
  • Criar scripts de transformação e modelagem de dados utilizando Python e PySpark em ambientes como Jupyter Notebooks.
  • Realizar o deploy de novas DAGs, monitorar as execuções, identificar e solucionar erros para garantir a confiabilidade dos fluxos de dados.

Para atuar nessa posição, é essencial que tenha conhecimento em:

  • Visualização de Dados: Familiaridade na construção de cubos de dados e dashboards, com experiência em ferramentas como Power BI ou Looker.
  • Banco de Dados: Conhecimento intermediário em SQL e em bancos de dados relacionais.
  • Linguagem de Programação: Domínio de pelo menos uma linguagem orientada a dados, com forte preferência por Python.
  • Ingestão de Dados: Conhecimento em técnicas para ingestão de dados de diferentes fontes.
  • Comunicação: Habilidade para traduzir métricas e análises técnicas em uma linguagem clara e objetiva para stakeholders de negócio, seja através de textos, apresentações ou dashboards.

Será um diferencial se você tiver:

  • Experiência com ambiente cloud, preferencial GCP;
  • Conhecimento em ferramentas de orquestração de pipelines (como Airflow).
  • Ter experiência em Spark.
  • Experiência com Git;

**Como é o ambiente de trabalho?**No Luizalabs, temos grande autonomia e responsabilidade, somos multidisciplinares, auto gerenciáveis e com pouca burocracia no nosso cotidiano. Buscamos romper as barreiras que diminuem nossa capacidade de agregar valor ao negócio. Fazemos entregas frequentes e agimos rapidamente ao encontrar problemas; nosso ritmo é acelerado, mas temos tranquilidade e equilíbrio para planejar e executar nossas tarefas com qualidade.

  • Nível de experiência

Assistente

  • Tipo de emprego

Tempo integral

  • Função

Tecnologia da informação

  • Setores

Comércio varejista

Requisitos

Habilidades

  • SQL
  • Python
  • PySpark
  • Power BI
  • Looker
  • Superset
  • Airflow
  • Data Modeling
  • Data Ingestion
  • Communication

Responsabilidades

  • Levantar requisitos com as áreas de negócio, traduzindo as necessidades apontadas em indicadores-chave de desempenho (KPIs) e métricas de sucesso.
  • Desenvolver e otimizar consultas complexas em SQL para extrair e manipular os dados necessários para as análises.
  • Criar e manter dashboards e relatórios interativos e de alto impacto visual em ferramentas como Power BI, Looker ou Superset, garantindo a acuracidade e a clareza das informações.
  • Desenvolver processos de ELT (Extração, Carga e Transformação), garantindo a integridade e a performance do nosso ecossistema de dados.
  • Criar scripts de transformação e modelagem de dados utilizando Python e PySpark em ambientes como Jupyter Notebooks.
  • Realizar o deploy de novas DAGs, monitorar as execuções, identificar e solucionar erros para garantir a confiabilidade dos fluxos de dados.

Tecnologias

SQLPythonPySparkAirflowPower BILookerSupersetGCPGitSparkJupyter NotebooksELTData ModelingData Ingestion

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