100+ Vagas Analytics para engenheiros brasileiros
Candidate-se para vagas em Analytics. Nós, da Turing, estamos procurando engenheiros de software brasileiros experientes para trabalhar com analytics, eles deverão escrever transformation jobs para construir data assets limpos e gerenciar dicionários de dados. Se você é um engenheiro de analytics, esta é sua chance de trabalhar com empresas do Vale do Silício, de forma remota, em projetos de tempo integral e de longo prazo e impulsionar a sua carreira.
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Descrição do trabalho
Responsabilidades
- Agrupar conjuntos de dados enormes e complexos para atender às necessidades de negócios
- Colaborar de perto com engenheiros de dados e analistas de dados para compreender completamente as necessidades e executá-las na estrutura do banco de dados
- Escrever e otimizar instruções SQL para relatórios e análises
- Melhorar a base de código do Analytics usando práticas recomendadas, como controle de versão e integração contínua
- Criar a infraestrutura necessária para extrair, transformar e carregar dados do data warehouse da forma mais eficiente possível
- Identificar, desenvolver e implementar melhorias de processos internos, incluindo automatizar processos manuais, melhorar a entrega de dados e, se necessário, redesenhar a infraestrutura para aumentar a escalabilidade
- Fornecer conjuntos de dados limpos e bem testados e executar modelagem de dados
Requisitos mínimos
- Bacharelado ou Mestrado em Engenharia, Ciência da Computação ou TI (ou experiência equivalente)
- Pelo menos 3 anos de experiência em processamento, mineração e análise de dados
- Conhecimento de pipelines, estruturas e conjuntos de dados ETL, além de saber desenvolvê-los e otimizá-los
- Experiência na manipulação, processamento e extração de informações de conjuntos de dados heterogêneos, e grandes
- Conhecimento avançado em programação SQL e Python
- Conhecimento prático do Google Big Query é um bônus
- Pensamento crítico e habilidades interpessoais
- Fluência em inglês para colaborar com gerentes de engenharia
- Disponibilidade para trabalhar em tempo integral (40 horas/semana) com uma sobreposição de 4 horas com os fusos horários dos EUA
Habilidades desejadas
- Domínio das linguagens de programação R ou Python
- Forte conhecimento de ferramentas de engenharia de dados, tais como Stitch, Dataform, ferramentas BI (Looker, Mode, etc.), entre outras
- Compreensão das melhores técnicas de engenharia de software
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Como se tornar um engenheiro de analytics?
A engenharia de analytics, uma nova disciplina na área de engenharia de software, preocupa-se em garantir que os dados sejam adequadamente coletados, armazenados e acessados, assegurando a melhoria dos processos e decisões através da análise de grandes quantidades de dados.
Os engenheiros de Analytics desenvolvem, testam e implantam códigos que permitem aos usuários empresariais explorar, analisar e visualizar dados. Um engenheiro analítico também ajuda cientistas de dados a realizarem análises exploratórias de dados, desenvolver modelos de aprendizagem de máquinas e aplicar técnicas estatísticas em grandes conjuntos de dados e escala empresarial.
O principal raciocínio por trás do surgimento dos trabalhos e responsabilidades dos engenheiros analíticos é a mudança com uso do ELT para armazenamento de dados. Este cargo surgiu graças a uma mudança em outras metodologias de construção de software de dados quando inicialmente esta prática envolveria o uso de data vault e outros tipos de tecnologias.
Qual é o escopo da engenharia de analytics?
A engenharia de analytics é usada constantemente nos dias de hoje. Empregos de engenheiro de analytics estão vendo uma alta demanda não apenas na indústria de tecnologia, mas também em outros diversos setores. Habilidades de engenharia de analytics podem ser aplicadas em diversos tipos de empresa, o que faz com que os engenheiros analíticos sejam altamente visados no cenário atual.
Hoje em dia, pessoas em cargos deste tipo são responsáveis por criar assets reutilizáveis a partir de qualquer coisa que alguém da equipe deles tenha criado, desta forma muitos engenheiros de analytics são empregados por empresas criando ferramentas de Big Data como Apache Hadoop ou Amazon Redshift.
Já que a demanda por engenheiros analíticos é tão alta, e a oferta de profissionais capacitados para realmente realizar bem este trabalho é tão limitada, mesmo no nível inicial, um profissional desse tipo já pode acabar recebendo salários bem altos e excelentes benefícios.
Quais são as funções e responsabilidades de um engenheiro analítico?
Engenheiros analíticos asseguram que o site esteja funcionando bem e rapidamente, ao garantir que os dados que alimentam o site estejam fluindo de modo estruturado, seguro e eficiente. Engenheiros de analytics fazem com que a infraestrutura de dados seja capaz de dar suporte a qualquer funcionalidade à qual os usuários tenham acesso. Eles criam soluções de arquitetura para lidar com uma infinidade de requisitos de empresas querendo que perfis sejam apagados ou colocados em seus bancos de dados. Eles também aceitam pedidos de empresas que estão buscando hospedar informações próprias na rede para que, assim, consumidores consigam encontrá-las mais facilmente.
Uma de suas principais responsabilidades é simplificar os processos de transformação de dados com o intuito de torná-los mais rápidos e eficientes já que, com as soluções de Big Data em ascensão, eles podem estar poupando tempo e dinheiro para suas empresas.
A seguir, vamos mostrar algumas das exigências e responsabilidades mais comuns de se encontrar em descrições de vagas remotas de engenheiros de analytics:
- Colaborar com outros membros da equipe para compreender as necessidades da empresa
- Desenvolver modelos de dados e descrever resultados de analytics satisfatoriamente
- Aumentar a confiança em todas as colaborações através de desenvolvimento de dados confiáveis
- Responsabilizar-se pelas principais divisões do modelo Dimensional empresarial
- Elaborar, criar e melhorar o código DBT para expandir o modelo Dimensional empresarial
- Desenvolver e manter a arquitetura e a documentação do sistema
- Gerenciar o catálogo de dados, um recurso escalável que permite a existência de analytics self-service
- Documentar os planos e os resultados alcançados
- Incorporar a filosofia DataOps em todos os processos
Como ser um engenheiro de analytics?
O cargo de engenheiro de analytics requer perspicácia técnica e comercial, já que o engenheiro faz a ponte entre negócios e tecnologia.
Para seguir uma carreira profissional como engenheiro analítico, primeiro considere que não há requisitos educacionais obrigatórios para a profissão. Por exemplo, você pode se tornar um engenheiro de analytics se for recém-formado ou mesmo se não tiver nenhum diploma, tudo que você realmente precisa ter é experiência de trabalho relevante e os conhecimentos necessários para o cargo. Com isso, você já estará pronto para conquistar uma vaga remota de engenheiro de analytics.
Ainda assim, em geral, a maioria das empresas procura candidatos que tenham bacharelado ou mestrado em Ciência da Computação ou algum outro curso similar para vagas remotas de engenheiro de analytics. Isso acontece pelas seguintes razões:
- Primeiro, o diploma garante a empresa que você tem uma ótima base em programação e desenvolvimento web, o que, por sua vez, é importante na hora de aprender engenharia de analytics;
- Segundo, devido a políticas internas, muitas empresas aceitam apenas candidatos com algum diploma específico.
Na próxima seção, vamos analisar as habilidades e métodos que você precisará dominar para se tornar um engenheiro analítico de sucesso.
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Habilidades necessárias para ser um engenheiro analítico?
O primeiro passo para conquistar vagas remotas de engenheiro de analytics com ótima remuneração é adquirir o conjunto de habilidades necessário para obter esses empregos. Vamos dar uma olhada em quais são essas habilidades:
1. SQL
SQL é uma linguagem de programação que permite que você controle como os bancos de dados são configurados e personalizados. Ela é a abreviação de linguagem de consulta estruturada, em inglês Structured Query Language, tecnologia que permite que as empresas se comuniquem com e manipulem os dados que estão salvos em um banco de dados. Isso pode ser feito em qualquer tipo de banco de dados que tenha um servidor SQL instalado nele, como Oracle, Sybase, Microsoft SQL Server, Microsoft Access, ou mesmo a recém lançada BigQuery, plataforma de análise de dados da Google. Os comandos SQL são usados para realizar ações como registros de tabelas ou procurar dados usando um conjunto de resultados.
2. Python
Python é uma linguagem de programação interpretativa. Sua sintaxe é simples e fácil de aprender, o que reduz o custo de manutenção dos programas criados com ela. Como uma linguagem de scripting, Python pode ser usada para conectar componentes existentes, tornando-a ideal para o desenvolvimento rápido de aplicações. A biblioteca padrão que jpa vem com a Python permite realizar uma infinidade de tarefas com muita facilidade e estilo!
3. DBT
DBT ou Data Building Tool é uma ferramenta de linha de comando que permite que os analistas e engenheiros de dados transformem dados em data warehouses facilmente. Usar DBT é extremamente simples, assim como ETL (Extract, Transform, Load). Essa ferramenta permite que empresas escrevam transformações na forma de consultas e as orquestrem eficientemente. Isso é ótimo para pequenas e médias empresas, uma vez que resolve os problemas de ETL, normalmente complexos e demorados de resolver.
4. Visualização de dados
A visualização de dados ajuda a entender o que significa cada pedaço de uma informação, fornecendo contexto visual na forma de mapas ou gráficos. Isso permite que os dados sejam mais simples para a mente humana compreender, facilitando a detecção de tendências, padrões e anomalias em grandes conjuntos de dados. A visualização de dados emprega dados visuais para transmitir informações de forma rápida e eficaz, essa prática pode ajudar empresas a determinarem quais áreas requerem melhorias, quais fatores influenciam a satisfação de seus clientes e o que fazer com produtos específicos. Os stakeholders, proprietários de empresas e tomadores de decisões podem, por exemplo, prever o melhor volume de vendas e o crescimento futuro com a ajuda da visualização de dados.
5. Git e controle de versão
Git é um software que permite acompanhar as mudanças em uma codebase, ou conjunto de codebases, e é conhecido como um sistema de gerenciamento de versões. As organizações frequentemente usam esse tipo de sistema para que, caso um problema seja identificado em um site em estado de produção, elas possam voltar à versão de produção anterior. Existem vários sistemas desse tipo, não só o Git, como SVN e CVS. Alguns desenvolvedores consideram essa habilidade uma das mais importantes para um profissional da área, já que o controle de versões será vital em diversos projetos, não importa em qual nível de especialização ou experiência.
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Como conquistar vagas remotas de engenheiro de analytics?
Atletas e engenheiros analíticos têm muito em comum, por mais estranho que isso lhe pareça em um primeiro momento. Ambos devem praticar eficiente e consistentemente para se destacarem em seu meio e aprimorarem suas habilidades técnicas. Por isso, o maior segredo por trás de se tornar um engenheiro de analytics de sucesso e conquistar uma ótima vaga remota é treinar e treinar muito, de preferência com a ajuda de um veterano que esteja disposto a te aconselhar e passar as melhores técnicas de treino para o seu nível de conhecimento. No entanto, você precisa saber o quanto praticar como engenheiro analítico e ficar atento a sinais de burnout!
A Turing oferece as melhores vagas remotas de engenheiro de analytic que são feitas sob medida para o seu plano de carreira como engenheiro analítico. Obtenha empregos remotos para Engenheiro de Analytics, de tempo integral, longo prazo, com oportunidades de crescimento na carreira e ótima remuneração, juntando-se a uma rede com os melhores desenvolvedores do mundo.
Por que ser um engenheiro analítico na Turing?
Trabalhos de primeira linha nos EUA
Oportunidades de trabalho de longo prazo para empresas americanas incríveis, orientadas por suas missões e com grande remuneração.
Crescimento na carreira
Trabalhe em problemas técnicos e comerciais desafiadores, utilizando tecnologia de ponta para acelerar o crescimento de sua carreira.
Comunidade exclusiva de desenvolvedores
Junte-se a uma comunidade mundial de desenvolvedores de software de elite.
Uma vez parte da Turing, você nunca mais terá que se candidatar para outro emprego
Os compromissos da Turing são de longo prazo e em tempo integral. Quando um projeto termina, nossa equipe parte para identificar o próximo em questão de semanas.
Trabalhe do conforto da sua casa
A Turing permite que você trabalhe de acordo com sua conveniência. Temos horários de trabalho flexíveis e você pode trabalhar para as principais empresas americanas do conforto da sua casa.
Ótima remuneração
Trabalhando com as principais corporações americanas, os desenvolvedores da Turing recebem mais do que o mercado costuma oferecer na maioria dos países.
Quanto a Turing paga para engenheiro de Analytics?
Na Turing, cada engenheiro de analytics é livre para determinar sua faixa salarial. A Turing, por outro lado, recomendará um salário com o qual estamos confiantes de que poderemos lhe oferecer uma oportunidade vantajosa e de longo prazo. Nossas sugestões baseiam-se na análise das condições de mercado e na demanda que recebemos de nossos clientes.
Perguntas frequentes
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Política de Igualdade de Oportunidades
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Baseado em suas habilidades
- React/Node
- React.js
- Node.js
- AWS
- JavaScript
- Python
- Python/React
- TypeScript
- Java
- PostgreSQL
- React Native
- PHP
- PHP/Laravel
- Golang
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- Angular/Node
- Laravel
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- ASP.NET
Baseado no seu cargo
- Full Stack
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- Front-end
- DevOps
- Mobile
- Engenheiro de Dados
- Analista de Negócios
- Cientista de Dados
- Cientista de ML
- Engenheiro de ML
Baseado na sua trajetória de carreira
- Engenheiro de Software
- Desenvolvedor de Software
- Engenheiro de Software Sênior
- Arquiteto de Software
- Arquiteto de Software Sênior
- Gerente Técnico de Engenharia de Software
- VP de Engenharia











