Analytics Engineer Sênior at Caju

About the role

A Caju é uma empresa brasileira de tecnologia, que busca dar mais sabor à vida profissional, transformando a relação entre empresas e colaboradores por meio de soluções mais inovadoras e seguras como o Cartão Multi Benefícios, Solução em Despesas Corporativas, Premiações e Caju Ciclos. Aqui na Caju, aprendemos sempre, e nos tornamos cada vez melhores em um ambiente colaborativo e divertido! São muito bem-vindas candidaturas de pessoas negras/pretas, mulheres, indígenas, LGBTQIA+, ou outros grupos minorizados. Inscreva-se e conheça mais sobre nosso time 🧡 Construir e manter modelagens de dados robustas utilizando DBT, aplicando boas práticas de desenvolvimento como testes, documentação e versionamento de modelos. Desenvolver tabelas fato, dimensão e data marts orientados às necessidades das áreas de negócio, seguindo padrões de modelagem dimensional (Star Schema/Snowflake Schema). Atuar como elo entre as equipes de negócio e a engenharia de dados, realizando levantamento de requisitos, interpretando regras de negócio e traduzindo demandas analíticas em soluções de dados confiáveis e escaláveis. Documentar os modelos desenvolvidos, incluindo definições de métricas, regras de negócio aplicadas, glossário de dados e lineage, garantindo rastreabilidade e entendimento por toda a organização. Implementar e manter pipelines de orquestração no Databricks e Airflow, assegurando a confiabilidade e o monitoramento dos fluxos de dados. Desenvolver soluções em Python e SQL para transformação, tratamento e agregação de dados no ambiente Databricks. Implementar testes de qualidade de dados nos modelos DBT e camadas analíticas, garantindo consistência, completude e acurácia das informações entregues às áreas de negócio. Estruturar monitorias e alertas sobre os pipelines e modelos de dados, atuando proativamente na identificação e resolução de inconsistências. Conduzir projetos complexos de modelagem de ponta a ponta, desde o entendimento da dor do negócio até a entrega das camadas analíticas em produção. Aplicar estratégias de particionamento, clustering e materialização adequadas para garantir performance e eficiência de custo no processamento dos dados. Colaborar com squads de produto e negócio para garantir que as soluções de dados suportem decisões estratégicas e operacionais da empresa. Utilizar GitHub para versionamento de código, revisão de pull requests e manutenção de boas práticas de engenharia no time. Modelagem e Arquitetura de Dados Domínio em modelagem de dados analíticos: Star Schema, Snowflake e OBT (One Big Table) Conhecimento sólido em arquiteturas de camadas como Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold). Capacidade de definir e aplicar contratos de dados entre camadas, garantindo consistência e previsibilidade para os consumidores. Performance e Otimização Experiência com estratégias de materialização no DBT (tables, views, incremental models e snapshots), sabendo escolher a abordagem mais adequada para cada camada e volume de dados. Conhecimento em particionamento de dados por colunas de data ou outras chaves de alta cardinalidade, reduzindo o volume lido nas queries e otimizando custo e desempenho no Databricks. Familiaridade com técnicas de clustering e Z-Ordering no Databricks/Delta Lake para otimização de leitura em tabelas de grande volume. Capacidade de identificar e corrigir gargalos de performance em queries SQL, como evitar full table scans, uso eficiente de joins, agregações e window functions. Capacidade de estimar e gerenciar o impacto de modelos complexos no custo de processamento em cloud, propondo soluções que equilibrem performance e eficiência operacional. Ferramentas e Tecnologias Domínio de DBT (dbt Core ou dbt Cloud), incluindo criação de modelos, testes, macros e documentação. Experiência com Databricks e Delta Lake, incluindo funcionalidades como Time Travel, VACUUM e OPTIMIZE. Habilidades avançadas em SQL para construção de queries complexas e modelagem analítica. Conhecimento em Python para automação, transformação de dados e desenvolvimento de scripts de suporte às pipelines. Experiência com orquestração de pipelines utilizando Apache Airflow e Databricks. Experiência com versionamento de código utilizando GitHub, incluindo fluxos de revisão e colaboração em equipe. Habilidades Comportamentais Pensamento crítico e autonomia para conduzir projetos complexos com múltiplos stakeholders. Capacidade de comunicação clara com áreas de negócio não-técnicas, traduzindo necessidades analíticas em soluções de dados. Forte senso de dono sobre a qualidade e confiabilidade dos dados entregues. Diferenciais Experiência com Unity Catalog ou outras ferramentas de governança e catalogação de dados. Conhecimento em ferramentas de observabilidade de dados, como Elementary ou Monte Carlo. Familiaridade com ferramentas de BI como Metabase, Explo, GoodData, Luzmo ou Power BI, entendendo o consumo dos modelos pelas áreas analíticas. Conhecimento em Terraform ou IaC para provisionamento de ambientes de dados em nuvem. Vivência em ambientes de fintech e benefícios. Informações adicionais 💳 Cartão Caju, com mais liberdade para usar seus benefícios (Refeição, Alimentação, Mobilidade, Saúde, Home Office, Cultura e Educação); 🏥 Plano de Saúde sem coparticipação (Unimed, Sulamerica ou Alice); 🧘🏿‍♀️ Zenklub, com consultas onlines com terapeutas e coaches para cuidar da sua saúde mental; 🏋🏿‍♀️ Wellhub; 🗣️ Aqui também estimulamos o aprendizado de idiomas, com a parceria da Rosetta Stone; 💆🏽 Dia de recarregar - day off; 🧑🏿‍⚕️ Conexa Saúde - consulta médica online; 👶🏿 Auxílio Creche; 📚 Parceria com Alura; 👨🏿‍💻 Trabalho Remoto, para você trabalhar de onde quiser dentro do Brasil; 💻 Oferecemos equipamento de trabalho; 🚀 Muitas possibilidades de crescimento - temos muito a crescer e esperamos fortemente que você nos ajude com isso! A Caju é uma empresa brasileira e aceita pessoas de todas as regiões do país. Trabalhamosem um modelo 100% remoto(quem tiver interesse de conhecer ou trabalhar no escritório, localizado em São Paulo, estaremos de portas abertas) Se interessou? #VemSerCaju 🧡 Originally posted on Himalayas