Modelagem de Dados: Criar e manter modelos de dados eficientes e escaláveis nas camadas Silver e Gold da arquitetura medalhão, utilizando SQL, para otimizar o consumo por ferramentas de BI e análises de marketing.
Business Intelligence: Gerenciar toda a ETL do cliente, com apoio das áreas de Engineering e DataViz, e produzir análises de negócio e marketing digital.
Garantia da Qualidade dos Dados: Implementar e monitorar regras de qualidade de dados, identificar e solucionar inconsistências.
Otimização e Performance: Colaborar na otimização da performance de consultas e da infraestrutura de dados.
Documentação: Manter a documentação técnica e de negócio dos pipelines e modelos atualizada e clara.
Suporte e Colaboração: Atender às demandas das áreas de marketing e inteligência de dados, transformando requisitos de negócio em soluções de dados robustas.

Programação: Experiência prática com SQL (imprescindível) e Python ou R para automação de scripts e manipulação de dados.
Ferramentas de ETL/Orquestração: Familiaridade com ferramentas de orquestração de pipelines (ex: Apache Airflow, dbt) é um diferencial.
Google Cloud Platform (GCP): Conhecimento em BigQuery, Data Studio e outros serviços.
Versionamento de Código: Uso de sistemas de controle de versão, preferencialmente Git (BitBucket).
Conceitos de Banco de Dados: Entendimento de bancos de dados relacionais e não relacionais, arquitetura medalhão e desenho de fluxos.
Conceitos de Tagueamento (GTM): Entendimento de fluxos de dados coletados via GTM.
Conhecimentos em Marketing Digital (Pré-Requisito): Experiência com Google Analytics 4 e/ou Adobe Analytics.
Plataformas de Ads: Conhecimento de dados de Google Ads, Facebook Ads, TikTok Ads, etc.
E-commerce e CRM: Familiaridade com dados de plataformas como VTex, Magento, Salesforce, RDStation, Active Campaign.
Conceitos de Marketing Digital: Entendimento de métricas de marketing (ROI, CAC, LTV, conversão) e fluxos de dados de campanhas.

Especialista de Analytics Engineering

Key skills