Analytics Engineer - Sênior

No Grupo SBF, reunimos duas grandes forças do esporte no Brasil: a Centauro, maior varejista esportiva multimarcas da América Latina, e a Fisia, distribuidora oficial da Nike no país.

Queremos ser referência em esporte no Brasil e construir um futuro em que cada experiência com o esporte inspire, motive e transforme.

E aí, que tal vestir essa camisa com a gente?

Responsabilidades e atribuições

• Garante o self-service e acesso à informação através de modelagens de tabelas e métricas coesas, escaláveis e de alto impacto, construindo pipelines robustos e resilientes;
  
  
• Atua na detecção, prevenção e solução de problemas complexos relacionados à disciplina de dados, propondo soluções definitivas e escaláveis que eliminem a recorrência de falhas;
  
  
• Participa de iniciativas estratégicas de dados da tribo, desde o planejamento até a entrega, garantindo alinhamento entre equipes técnicas e de negócio, e promovendo excelência na tomada de decisão baseada em dados;
  
  
• Realiza análises críticas do que está sendo desenvolvido, avaliando impacto, qualidade e reuso por outros times, tanto do ponto de vista de dados quanto de negócio;
  
  
• Propõe e implementa melhorias contínuas em processos de dados, orquestrando stakeholders e fomentando boas práticas que elevem o nível de maturidade analítica da organização;
  
  
• Apoia e pareia com analistas de outros níveis, disseminando conhecimento e boas práticas.

Requisitos e qualificações

• Experiência em programação (preferencialmente Python), com aplicação prática em automação, análise avançada e engenharia de dados
• Domínio em modelagem de dados (conceitual, lógica e física), com experiência comprovada em ambientes complexos e de grande escala;
  
  
• Excelência emSQL, capaz de desenvolver consultas altamente otimizadas e escaláveis;
  
  
• Experiência em ferramentas de visualização de dados (Power BI e Looker Studio preferencialmente), com capacidade de estruturar dashboards estratégicos e narrativas de dados de alto impacto;
  
  
• Noções em ferramentas de orquestração de pipelines (Ex. Airflow ou equivalentes);
  
  
• Sólida vivência em versionamento de código (Git), com prática de code review, padrões de branches e integração contínua;
  
  

Diferencial

• Experiência em desenvolvimento de modelagens para IA em iniciativas de ML, copilots, agentes e observabilidade.

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