Zé Delivery | Analytics Engineer (São Paulo - SP)

Atualmente a nossa Cultura passa por um processo de transformação e evolução. A nossa história e o nosso jeito de ser são marcados por sonhos grandes que nos trouxeram até aqui e que nos enchem de orgulho! Mas acreditamos que o momento de evoluir é sempre o agora e poder fazer isso junto com a nossa gente é o que torna nossa jornada ainda mais incrível.

Nossa cultura honra o passado e hoje também é norteada por 3 principais valores que nos guiam para sermos uma cia cada vez mais inclusiva, diversa, colaborativa, tecnológica e conectada ao futuro do mundo e da nossa plataforma de negócios, são eles: Escuta Ativa, Colaboração e Visão de Longo Prazo , cada um abarcando outras competências que fazem parte do nosso jeito de ser.

Nos orgulhamos da nossa capacidade de realização e paixão que nos trouxeram até aqui e para continuarmos a evoluir juntos te convidamos a fazer parte também dessa jornada. Prazer, somos a Ambev e adoraríamos te ter com a gente. Vamos juntos?!
Responsabilidades da função:

Desenvolver e evoluir modelos de dados analíticos e relatórios de baixa a média complexidade, seguindo boas práticas e requisitos de qualidade.

Implementar novas fontes de dados em soluções analíticas existentes.

Criar, ajustar e manter medidas em DAX, transformações em Power Query/M e modelos semânticos no Power BI.

Construir e manter relacionamentos entre tabelas, fatos, dimensões, granularidade e regras de segurança como RLS e OLS.

Realizar limpeza, padronização e preparação de dados para consumo analítico.

Apoiar o monitoramento de pipelines, atualizações e processos de orquestração de dados.

Aplicar otimizações simples em modelos, relatórios e consultas, buscando melhoria de performance e usabilidade.

Gerenciar acessos de usuários a relatórios e datasets, com apoio quando necessário.

Trabalhar em conjunto com times de negócio, dados e tecnologia para garantir alinhamento das entregas às necessidades do produto.

Participar das rotinas da tribo/time, contribuindo com melhorias de processo, documentação e boas práticas.
Domínio Técnico (Hard Skills):

Forte experiência com SQL para consultas, modelagem, tratamento e transformação de dados em ambientes analíticos.

Conhecimento intermediário em modelagem de dados, incluindo modelagem dimensional, definição de fatos e dimensões, granularidade, relacionamentos e resolução de redundâncias.

Experiência com preparação de dados, conexão com diferentes fontes, limpeza, padronização de nomenclaturas, identificação de anomalias e resolução de problemas de importação.

Conhecimento em Power BI, incluindo modelagem semântica, DAX, Power Query/M, RLS, OLS e boas práticas de construção de relatórios e datasets.

Experiência com visualização de dados, storytelling, segmentação, filtros, slicers, drillthrough, tooltips, layout padronizado e acessibilidade.

Conhecimento básico/intermediário em Azure, Data Lake, camadas medallion, pipelines de dados e conceitos de Data Lakehouse.

Conhecimento em versionamento de código com Git, criação de branches, abertura de Pull Requests e entendimento do processo de merge/publicação.

Noções de performance e otimização em BI, utilizando ferramentas como DAX Studio, Tabular Editor, Performance Analyzer e boas práticas de modelagem.

Conhecimento em governança e segurança de dados, incluindo gestão de acessos, permissões, rastreabilidade, qualidade de dados e aplicação de regras de segurança.
Diferenciais (Nice to Have):

Experiência com ferramentas modernas de Analytics Engineering, como dbt, Databricks, Fabric ou similares.

Conhecimento em arquitetura Data Lakehouse, Delta Lake, camadas bronze, silver e gold.

Vivência com ambientes cloud, especialmente Azure, Data Lake Storage, Blob Storage e pipelines de dados.

Experiência com SQL tuning, procedures, views, índices e otimização de consultas.

Conhecimento em ferramentas de catálogo, lineage, qualidade e governança de dados.

Noções de Python ou PySpark para apoio em rotinas analíticas e transforma