Vaga de Analista de Engenharia do Produto

Buscamos um profissional com perfil end-To-End para atuar na interseção entre engenharia de dados e business intelligence. Sua missão será conectar o mundo técnico do databricks com a camada de decisão no power bi. Você não apenas validará os dados, mas atuará na construção das tabelas finais (gold layer) e no desenvolvimento de dashboards performáticos, garantindo que a visualização reflita com precisão as regras de negócio de mídia. Principais atribuições: Atuar na engenharia e modelagem de dados no databricks (sql/pyspark), realizando transformação de dados e criação/otimização de views e tabelas na camada gold. Desenvolver e manter modelagens dimensionais (star schema/snowflake) para garantir performance e eficiência no consumo via power bi. Implementar e automatizar regras de negócio diretamente na origem, estruturando cálculos e tratamentos para eliminar ajustes manuais no power query. Criar dashboards executivos e operacionais no power bi com alto padrão visual, storytelling e melhores práticas de ux/ui. Desenvolver medidas avançadas em dax para análises complexas, incluindo kpis de mídia como year-Over-Year, share of voice e indicadores acumulados. Realizar manutenção evolutiva de relatórios existentes, assegurando consistência técnica e visual conforme novas demandas do negócio surgirem. Conduzir análises e troubleshooting ponta a ponta, investigando divergências desde medidas dax até queries sql no data lake. Gerenciar governança dos workspaces no power bi service, incluindo organização de publicações, controle de acessos e atualização de datasets. Requisitos Power bi em nível intermediário, com domínio de linguagem dax, conhecimento em power query e forte experiência em modelagem de dados (relacionamentos, cardinalidade, desempenho e otimização de datasets). Sql em nível intermediário/avançado, com habilidade para escrever queries complexas, incluindo ctes e window functions, para manipulação de dados e validação de regras de negócio. experiência intermediária com databricks e pyspark, incluindo uso de notebooks, leitura de tabelas delta e manipulação básica de dataframes (filtro, agregações e tratamentos via código). Entendimento sólido de pipelines de dados, compreendendo as etapas de ingestão, tratamento e visualização, e sabendo identificar onde atuar quando ocorre alguma falha no fluxo. Diferenciais: Vivência com dados de marketing digital e mídia (google ads, meta, dv360, entre outras plataformas). Conhecimento em python para criação de scripts auxiliares. O que você vai encontrar por aqui: Auxílio Auxílio creche (para filhos até e 11 meses) Oportunidade de desenvolvimento de carreira Parceria para desenvolvimento de idiomas, especialização, pós-Graduação e mba Programas de desenvolvimento local e global Day off de aniversário Day off de ações voluntárias #j-18808-Ljbffr.