NomadDesk

Analista de Estratégia de Dados Sênior

Company Description

A Serasa Experian é a primeira e a maior Datatech do Brasil. Líder em soluções de inteligência para análise de riscos e oportunidades, com foco nas jornadas de crédito, autenticação e prevenção à fraude. Com tecnologia de ponta, inovação e os melhores talentos, transforma a incerteza do risco na melhor decisão, ajudando pessoas a realizarem seus sonhos e empresas de todos os portes e segmentos a prosperarem.

Temos 22.000 pessoas operando em 32 países e a cada dia estamos investindo em novas tecnologias, profissionais talentosos e inovação para ajudar todos os clientes a maximizarem cada oportunidade. Com sede corporativa em Dublin, Irlanda, a Experian está listada na Bolsa de Valores de Londres (EXPN) e compõe o índice FTSE 100.

Description

Estamos em busca de um(a) Analytics Engineer Sênior para fortalecer nosso time de dados. Essa pessoa será referência na construção da camada analítica e semântica, transformando dados brutos em modelos confiáveis, performáticos e prontos para consumo, habilitando insights acionáveis, métricas consistentes e produtos de dados escaláveis.

Trabalhamos com Databricks/Lakehouse e buscamos alguém que goste de unir engenharia + modelagem + regras de negócio, com atenção a governança, qualidade e experiência do usuário analítico (BI/consumo). Em um cenário moderno, isso conecta diretamente com governança e descobribilidade via catálogo (ex.: Unity Catalog) e com a "tradução" do dado em conceitos de negócio.

Responsabilidades

• Desenhar e evoluir modelos de dados analíticos (fatos, dimensões, agregações, métricas/KPIs), com foco em camadas Gold e Semântica, garantindo consistência e reuso.
• Implementar padrões de modelagem (ex.: arquitetura medalhão) e boas práticas de entrega de dados para consumo analítico, com atenção a contratos, granularidade, conformidade e rastreabilidade.
• Atuar como ponte entre negócio e engenharia, traduzindo necessidades em modelos e datasets bem definidos (definições de métricas, regras, hierarquias, dimensões conformadas).
• Garantir qualidade e confiabilidade dos dados (testes, validações, controles, consistência entre camadas), reduzindo retrabalho e aumentando confiança.
• Otimizar performance dos modelos e consultas (Databricks SQL/Delta), incluindo desenho físico e escolhas que melhorem custo/latência para consumo.
• Colaborar na evolução da arquitetura analítica e do ecossistema de dados (governança, catálogo, observabilidade e padrões de desenvolvimento).
• Apoiar stakeholders e times de analytics/BI no uso correto dos dados (documentação, data discovery, enablement e melhoria contínua).

• Experiência sólida com SQL e Python aplicados a pipelines e modelagem analítica.
• Experiência prática de desenvolvimento com Databricks (notebooks, jobs/workflows e/ou Databricks SQL).
• Vivência com modelagem de dados para analytics, especialmente em Gold e camada semântica (métricas, dimensões, tabelas fato, conformidade).
• Familiaridade com ambientes de cloud (AWS, Azure ou GCP).
• Boas práticas de engenharia: versionamento (Git), documentação e colaboração (ex.: Confluence, padrões de PR).
• Comunicação clara e capacidade de explicar conceitos e métricas para públicos técnicos e não técnicos.

• Power BI: experiência com modelagem dimensional, camada semântica, e principalmente performance (ex.: desenho de modelo, cardinalidade, relações, boas práticas para consultas e consumo).
• Experiência com dbt, Airflow ou ferramentas de orquestração/transformação (além do nativo do Databricks).
• Vivência com observabilidade/qualidade (testes, expectativas, alertas, SLAs).
• Experiência em domínios como cobrança, financeiro ou operações.
• Vivência com iniciativas de analytics avançado (preditivo/ML) e sua relação com dados confiáveis e governados.

• sql
• databricks
• camada semantica
• modelagem de dados