Vaga de Engenheiro Naval

Engenheiro análitico (tech lead) asaas home office Responsabilidades e atribuições Liderar a arquitetura e modelagem de dados analíticos voltados a métricas de produto e jornada dos clientes Atuar como referência técnica para o time de analytics engineering, promovendo padrões de qualidade, versionamento e documentação de código/data pipelines Planejar, revisar e evoluir os pipelines em sql, dbt e demais ferramentas do nosso stack Garantir a governança, confiabilidade e qualidade dos dados utilizados em experimentação (ex: testes a/b), dashboards e análises de produto. Colaborar com squads multidisciplinares para identificar oportunidades, definir métricas, suportar tomadas de decisão e mensurar impacto de funcionalidades e melhorias Mentorar e desenvolver tecnicamente o time, disseminando boas práticas de engenharia de dados e de produto Acompanhar tendências de analytics engineering, trazendo inovações e automatizações para aumento de eficiência e competitividade. Atuar ativamente na definição, implementação e evolução de métricas centralizadas (source of truth), documentadas e mantidas para toda a organização. Promover um ambiente colaborativo, inclusivo e orientado por impacto Diferencias Atuação prévia em fintechs, meios de pagamento ou setores financeiros experiência com databricks ou plataformas de dados em nuvem experiência com projetos de machine learning aplicados a produtos digitais (modelos de previsão, recomendação, personalização etc) Participação em projetos de arquitetura de produtos digitais (data mesh, event-Driven, cdc etc) experiência com testes estatísticos, experimentação (testes a/b) e mensuração de impacto de produto Requisitos e qualificações Graduação ou experiência equivalente em engenharia, ciência de dados, computação, sistemas de informação, estatística, economia ou áreas correlatas Sólida experiência com modelagem de dados, criação de data marts e desenvolvimento de pipelines analíticos escaláveis. Sólida experiência com sql para manipulação e transformação de grandes volumes de dados. experiência relevante em dbt e ferramentas de versionamento de código (git/github) Conhecimento prático de python para extração e orquestração de pipelines de dados Vivência na liderança técnica de squads de dados em contexto de produtos. Habilidade de comunicação para públicos técnicos e não técnicos, com foco em clareza e influência Conhecimento em ferramentas de bi (metabase, power bi, tableau ou similares) Informações adicionais Carga horária de 8h por dia (segunda a sexta-Feira não compensamos os sábados) Contratação clt.