Engenheiro de Dados

Uma empresa listada na NASDAQ, cuja missão é trazer a emoção e o senso de comunidade de uma boutique fitness para dentro das casas dos consumidores, está procurando contratar um Engenheiro de Dados. O engenheiro será responsável pela análise de dados e previsões para acelerar e maximizar o crescimento de assinaturas em todos os canais de marketing. A empresa está desenvolvendo uma plataforma dinâmica de fitness que irá revolucionar a forma como praticamos exercícios, oferecendo aulas ao vivo e sob demanda de estúdios boutique. Ela já conseguiu arrecadar mais de $1,7 bilhões em investimentos até o momento. Essa vaga de trabalho online, ideal para engenheiros de dados brasileiros, requer uma sobreposição de horários de pelo menos 8 horas com o fuso horário do leste dos Estados Unidos (EST) e pode levar a uma oportunidade em tempo integral.

Responsabilidades:

• Criar e gerenciar a infraestrutura de dados fundamental necessária para expandir e dimensionar as iniciativas de marketing voltadas para aquisição
• Assumir a responsabilidade por uma quantidade significativa dos dados de marketing, desde sua coleta inicial até o resultado final, incluindo transformação e visualização, bem como o design da arquitetura de dados, para garantir confiabilidade e adaptabilidade operacional excepcionais
• Combinar boas habilidades técnicas e de comunicação com conhecimento empresarial 
• Construir uma arquitetura de dados que atenda às demandas do negócio, colaborando com stakeholders internos para compreender o contexto do mercado
• Elaborar, construir e manter funis e dashboards de dados cruciais para poder fornecer relatórios comerciais altamente precisos e confiáveis
• Garantir o cumprimento dos acordos de nível de serviço (SLAs) supervisionando a execução diária do trabalho e diagnosticando e corrigindo problemas com o auxílio de stakeholder internos
• Identificar discrepâncias nos dados, garantir a compatibilidade dos requisitos comerciais com a lógica ETL, e manter o código claro e atualizado
• Gerenciar funis de importação e exportação de dados
• Melhorar o modelo de dados e o código ETL para aumentar a eficiência do funil e a qualidade dos dados
• Criar e manter explorações e visualizações novas e existentes para contribuir com os modelos de dados do Looker

Requisitos:

• Bacharelado ou Mestrado em Engenharia, Matemática ou Ciência da Computação (ou experiência equivalente)
• 3 anos de experiência relevante como engenheiro de dados
• 3 anos de experiência com análise técnica de dados, business intelligence (BI) ou ocupando um cargo relevante para engenharia analítica
• Conhecimento extensivo de SQL e métodos de otimização ETL, especialmente em relação à data warehouses baseadas em nuvem, como Redshift, Snowflake e/ou BigQuery
• Conhecimento sobre linha de comando e software de controle de versão (Git)
• Conhecimento sobre ferramentas de gerenciamento de funis de dados com verificação de dependência, como Airflow, além de ferramentas de design de esquema e modelagem de dados dimensionais (dbt)
• Conhecimento profundo sobre ferramentas de visualização de dados, como Looker ou Tableau
• Experiência extensiva com desenvolvimento do LookML e do ecossistema da AWS, incluindo Redshift
• Experiência comprovada com Python, o ecossistema da AWS (Redshift, S3, Spectrum) e tecnologias de ingestão de dados (Fivetran, Stitch, Alooma ou Matillion)
• Capacidade de demonstrar ferramentas, habilidades com BI, além de possuir atenção aos detalhes para validação e controle da qualidade dos dados
• Ser altamente motivado e buscar finalizar suas tarefas com excelência, indo além do necessário
• Experiência trabalhando com dados de mídia digital e offline (como Facebook, Google, mídia programática, TV e áudio em streaming)
• Compreensão sólida sobre conceitos de mensuração de marketing digital (como atribuição de múltiplos toques)
• Excelentes habilidades de comunicação, especialmente ao explicar assuntos técnicos ou complexos para colegas menos técnicos
• Experiência transformando as necessidades comerciais em especificações técnicas para, assim, produzir modelos de dados precisos, escaláveis e com bom desempenho
• Boas habilidades de comunicação em inglês, tanto na verbais quanto escritas