ANALISTA DE DADOS / DESENVOLVEDOR - SR

Grupo ItavemaSĂŁo Paulo, SĂŁo Paulogupypubblicata il 22/09/2026
Indispensabile:PythonData

O Analista de Dados Desenvolvedor SĂȘnior lidera tecnicamente a construção, sustentação e evolução de soluçÔes corporativas de dados, BI, automaçÔes, modelagem e engenharia de dados. Atua com domĂ­nio avançado em SQL Server, Oracle, Microsoft Fabric, Python e Power BI, aplicando arquitetura lakehouse, ETL/ELT, modelagem, governança, padrĂ”es tĂ©cnicos e uso do Jira para organização do backlog tĂ©cnico, controle de sprint, prazos, prioridades e visibilidade das entregas crĂ­ticas do Grupo Itavema.

Responsabilidades e atribuiçÔes

2. Principais Responsabilidades

2.1 Arquitetura, modelagem e governança de dados

  • a) Estruturar modelos, camadas analĂ­ticas, tabelas, regras, nomenclaturas e padrĂ”es tĂ©cnicos.
  • b) Definir boas prĂĄticas de qualidade, documentação, rastreabilidade, segurança e governança.
  • c) Orientar a evolução analĂ­tica, reduzindo redundĂąncias e mĂșltiplas versĂ”es da informação.

2.2 Desenvolvimento avançado em SQL Server e Oracle

  • a) Desenvolver e revisar consultas crĂ­ticas, procedures, scripts T-SQL, views e rotinas corporativas.
  • b) Otimizar performance, propor ajustes estruturais e eliminar gargalos de processamento.
  • c) Diagnosticar falhas complexas, inconsistĂȘncias e causas-raiz em bases e processos.

2.3 Engenharia de dados, ETL/ELT e lakehouse

  • a) Estruturar pipelines, camadas de dados, fluxos ETL/ELT e tabelas analĂ­ticas no Microsoft Fabric.
  • b) Aplicar arquitetura lakehouse para organizar dados brutos, tratados e prontos para consumo.
  • c) Garantir escalabilidade, reutilização, padronização e confiabilidade das transformaçÔes.

2.4 BI corporativo e indicadores executivos

  • a) Desenvolver e orientar modelos semĂąnticos, dashboards executivos e relatĂłrios estratĂ©gicos.
  • b) Validar KPIs, regras de cĂĄlculo, fontes e consistĂȘncia entre ĂĄreas e sistemas.
  • c) Garantir governança, performance, padronização e confiabilidade dos painĂ©is corporativos.

2.5 Python, automação e soluçÔes analíticas avançadas

  • a) Desenvolver automaçÔes robustas em Python para dados, conciliaçÔes e validaçÔes recorrentes.
  • b) Criar rotinas com controle de erros, logs, parametrizaçÔes e documentação tĂ©cnica.
  • c) Aplicar inteligĂȘncia artificial e automação quando houver ganho de produtividade e qualidade.

2.6 Backlog técnico, sprint e liderança das entregas

  • a) Apoiar a organização do backlog tĂ©cnico no Jira, validando prioridades, dependĂȘncias e prazos.
  • b) Acompanhar sprint, padrĂ”es exigidos, impedimentos e riscos tĂ©cnicos das entregas crĂ­ticas.
  • c) Dar visibilidade Ă  liderança sobre evolução, gargalos, capacidade e previsibilidade das demandas.

2.7 Liderança técnica e orientação do time

  • a) Orientar analistas jĂșnior e pleno, revisando entregas e disseminando boas prĂĄticas.
  • b) Apoiar priorização, desenho de soluçÔes, estimativas, riscos e decisĂ”es tĂ©cnicas.
  • c) Atuar como referĂȘncia entre tecnologia, ĂĄreas de negĂłcio, gestĂŁo e usuĂĄrios-chave.

3. Área de Resultado

3.1 Arquitetura de dados sustentĂĄvel

Garantir soluçÔes escalåveis, documentadas, performåticas e alinhadas à estratégia de dados.

3.2 Confiabilidade corporativa dos indicadores

Reduzir divergĂȘncias entre relatĂłrios, ĂĄreas e fontes, assegurando visĂŁo Ășnica da informação.

3.3 EficiĂȘncia e automação

Ampliar automaçÔes, reduzir retrabalho e eliminar controles paralelos desnecessårios.

3.4 Governança e continuidade

Assegurar padrÔes, rastreabilidade, documentação, segurança e sustentação das soluçÔes críticas.

3.5 Gestão técnica do backlog

Contribuir para backlog organizado, sprint previsĂ­vel, prazos controlados e prioridades claras.

3.6 Maturidade analĂ­tica

Promover evolução em Fabric, lakehouse, BI, modelagem, IA aplicada e cultura orientada a dados.

4. CompetĂȘncias TĂ©cnicas — Hard Skills

4.1 SQL Server, T-SQL e Oracle — avançado

DomĂ­nio em modelagem, tuning, procedures, scripts, views, performance e rotinas crĂ­ticas.

4.2 Microsoft Fabric e arquitetura lakehouse — avançado

Capacidade de estruturar lakehouse, camadas de dados, tabelas, pipelines e consumo analĂ­tico.

4.3 Engenharia de dados e ETL/ELT

ExperiĂȘncia em fluxos, cargas, transformaçÔes, qualidade, versionamento e sustentação de dados.

4.4 Power BI avançado, DAX e Power Query

Domínio em modelos semùnticos, indicadores executivos, performance, segurança e governança.

4.5 Python, automação e IA aplicada

ExperiĂȘncia em scripts robustos, logs, validaçÔes, conciliaçÔes, exceçÔes e uso aplicado de IA.

4.6 Jira — gestĂŁo tĂ©cnica das entregas

Domínio para organizar backlog, sprint, padrÔes, prazos, impedimentos, riscos e capacidade do time.

5. CompetĂȘncias Comportamentais — Soft Skills

5.1 VisĂŁo sistĂȘmica

Conecta dados, sistemas, processos e indicadores às necessidades estratégicas do negócio.

5.2 Liderança técnica

Orienta profissionais, revisa entregas, define padrÔes e influencia tecnicamente o time.

5.3 Resolução de problemas complexos

Investiga causas-raiz, estrutura soluçÔes e atua em incidentes críticos com profundidade técnica.

5.4 Comunicação executiva

Traduz temas técnicos para gestores e transforma demandas estratégicas em soluçÔes de dados.

5.5 Organização e previsibilidade

Acompanha backlog, sprint, prazos, riscos e prioridades, dando visibilidade às entregas técnicas.

5.6 Inovação e governança

Promove melhoria contínua, automação, IA, padronização, segurança e maturidade analítica.

InformaçÔes adicionais

BenefĂ­cios oferecidos:

  • đŸœïž Vale Refeição
  • đŸ„ AssistĂȘncia mĂ©dica / Medicina em grupo
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