🔎 Procuramos alguém que tenha

• Experiência sólida em Business Intelligence, Analytics ou Analytics Engineering.
  
• SQL avançado.
  
• Boa base de modelagem de dados.
  
• Experiência construindo ou utilizando camadas analíticas, data marts ou estruturas similares.
  
• Capacidade de transformar regras de negócio em modelos de dados reutilizáveis.
  
• Familiaridade com Git e desenvolvimento orientado a código.
  
• Boa capacidade analítica e visão sistêmica.
  
• Facilidade para transitar entre discussões técnicas e problemas de negócio.
  
• Capacidade de trabalhar com autonomia, estruturar problemas e colocar soluções em prática.
  
• Curiosidade e disposição para aprender novas arquiteturas, ferramentas e tecnologias.
  

✨ Diferenciais que brilham os olhos

• Experiência com Analytics Engineering.
  
• Conhecimento de dbt ou abordagens similares de transformação e modelagem como código.
  
• Experiência com Semantic Layer ou Metrics Layer.
  
• Conhecimento de ferramentas como Looker, Metabase, Cube ou soluções equivalentes.
  
• Python aplicado a dados e Analytics.
  
• Experiência com self-service analytics.
  
• Vivência com governança de métricas ou definição de KPIs.
  
• Experiência participando da estruturação ou evolução de uma área de BI ou Analytics.
  
• Conhecimento de APIs e integrações de dados.
  
• Interesse ou experiência prática em IA aplicada a dados, LLMs, agentes ou MCP.
  
• Experiência em startups ou empresas em fase de crescimento.

Também não buscamos alguém com atuação exclusivamente em Data Engineering, concentrada em infraestrutura, ingestão e pipelines, distante da camada analítica e das regras de negócio.
Da mesma forma, não é uma posição puramente conceitual de arquitetura.
Buscamos o equilíbrio entre capacidade técnica hands-on, entendimento do negócio e visão de como construir uma estrutura de BI mais escalável.

✨ O que esperamos nos primeiros meses
Nos primeiros meses, esperamos que essa pessoa consiga:

• Entender profundamente a estrutura atual de dados, BI, métricas e principais dores das áreas.
  
• Mapear onde hoje existem lógicas duplicadas, métricas dispersas ou dependências excessivas de queries específicas.
  
• Começar a estruturar padrões de modelagem, métricas e governança.
  
• Contribuir para a definição da evolução da stack e da arquitetura de BI.
  
• Identificar oportunidades de simplificação e reutilização.
  
• Melhorar gradualmente a autonomia das áreas no consumo de dados.
  
• Criar uma base técnica que permita evoluir BI para além de dashboards e análises reativas.
  
• Se tornar progressivamente uma referência técnica interna para temas de BI e Analytics.
  

Mais do que uma posição para operar uma estrutura pronta, essa é uma oportunidade para ajudar a construir como Business Intelligence funciona na empresa.
Você terá espaço para participar de decisões relevantes de arquitetura, processos, ferramentas e governança, ao mesmo tempo em que continuará atuando de forma prática na implementação dessas soluções.
Nosso objetivo é construir uma capacidade de BI cada vez mais confiável, escalável e preparada para suportar Analytics, self-service e novas formas de interação com dados.

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