ANALISTA DE DADOS / DESENVOLVEDOR - SR
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 pråticas 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 semùnticos, dashboards executivos e relatórios estratégicos.
- b) Validar KPIs, regras de cĂĄlculo, fontes e consistĂȘncia entre ĂĄreas e sistemas.
- c) Garantir governança, performance, padronização e confiabilidade dos painéis corporativos.
2.5 Python, automação e soluçÔes analĂticas avançadas
- a) Desenvolver automaçÔes robustas em Python para dados, conciliaçÔes e validaçÔes recorrentes.
- b) Criar rotinas com controle de erros, logs, parametrizaçÔes e documentação técnica.
- 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 à 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 decisÔes técnicas.
- c) Atuar como referĂȘncia entre tecnologia, ĂĄreas de negĂłcio, gestĂŁo e usuĂĄrios-chave.
3. Ărea 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 padrĂ”es, rastreabilidade, documentação, segurança e sustentação das soluçÔes crĂticas.
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 â Hard Skills
4.1 SQL Server, T-SQL e Oracle â avançado
DomĂnio em modelagem, tuning, procedures, scripts, views, performance e rotinas crĂticas.
4.2 Microsoft Fabric e arquitetura lakehouse â 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
DomĂnio em modelos semĂąnticos, 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 â gestĂŁo tĂ©cnica das entregas
DomĂnio para organizar backlog, sprint, padrĂ”es, prazos, impedimentos, riscos e capacidade do time.
5. CompetĂȘncias Comportamentais â 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 crĂticos com profundidade tĂ©cnica.
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 contĂnua, automação, IA, padronização, segurança e maturidade analĂtica.
InformaçÔes adicionais
BenefĂcios oferecidos:
- đœïž Vale Refeição
- đ„ AssistĂȘncia mĂ©dica / Medicina em grupo
- đŠ· AssistĂȘncia OdontolĂłgica
- đ ConvĂȘnio com farmĂĄcia
- đœïž Vale refeição
- đ Vale-transporte