Hotmart
AnalyticsEngineerSenior
Neural analysis suggests this role is
optimal for Senior candidates.
“Analytics Engineer Senior at Hotmart. Skills: Data Pipelines, SQL, Python, Data Modeling. Desenvolver pipelines de dados. Manter pipelines de dados”
What You'll Achieve.
impulsiona decisões estratégicas; acesso a informações organizadas; gerar insights relevantes; eficiência e crescimento da organização; viabilizando análises consistentes; suportando a tomada de decisão
What They're Looking For.
Must Have
5 anos na construção de pipelines de dados, modelagem de dados, SQL avançado, Data Warehousing, Python, PySpark, automação de processos via scripts
Nice to Have
EMR, Spark SQL, Airflow, S3, Delta, Athena, versionamento, colaboração utilizando Git, documentação de dados, governança de dados, Confluence, Datahub, boas práticas de engenharia de dados, arquitetura de dados moderna
What You'll Do.
Desenvolver pipelines de dados
Manter pipelines de dados
Processar volumes de dados
Implementar validações
Automatizar processos
Automatizar rotinas de dados
Documentar modelos de dados
Documentar processos de transformação
Colaborar com áreas do negócio
Entender demandas de negócio
Traduzir demandas em soluções técnicas
How You'll Work.
Team & Collaboration
Colaborar com diferentes áreas do negócio
Full Job Description
Como Analytics Engineer Sênior, você terá um papel fundamental na construção de uma base de dados confiável e escalável que impulsiona decisões estratégicas. Seu trabalho permitirá que áreas de negócio, analistas e cientistas de dados tenham acesso a informações organizadas, de alta qualidade e prontas para gerar insights relevantes, impactando diretamente a eficiência e o crescimento da organizaçã o. Missão da área: Garantir que os dados da empresa estejam estruturados, acessíveis e confiáveis, viabilizando análises consistentes e suportando a tomada de decisão orientada por dados em todas as áreas do negócio. Aqui suas responsabilidades serão: Desenvolver e manter pipelines de dados robustos, assegurando integridade, escalabilidade e performance Processar grandes volumes de dados em batch e streaming, aplicando técnicas como particionamento, balanceamento e indexação Implementar validações e testes para garantir a qualidade dos dados (quantitativa e qualitativa) Automatizar processos e rotinas de dados utilizando ferramentas como Airflow Documentar pipelines, modelos de dados e processos de transformação de forma clara e detalhada Colaborar com diferentes áreas do negócio para entender demandas e traduzi-las em soluções técnicas eficientes Qualificações que você precisa ter: Experiência mínima de 5 anos na construção de pipelines de dados escaláveis e confiáveis Sólido conhecimento em modelagem de dados (Star Schema, OBT, Snowflake, EAVT, SCD2, dados históricos, fechamento de dados, índices e partições) Domínio avançado de SQL, incluindo otimização de consultas e uso de funções complexas Experiência com Data Warehousing (Amazon Redshift) Experiência com Python e/ou PySpark para manipulação e transformação de dados em larga escala Experiência com automação de processos via scripts (Python, Bash) Conhecimento em monitoramento de dados e criação de alertas Habilidades que são diferenciais: Experiência com ferramentas e serviços como EMR (Spark SQL), Airflow, S3, Delt
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