ANALISTA DE DADOS / DESENVOLVEDOR - SR

O Analista de Dados Desenvolvedor Sênior lidera tecnicamente a construção, sustentação e evolução de soluções corporativas de dados, BI, automações, modelagem e engenharia de dados. Atua com domínio avançado em SQL Server, Oracle, Microsoft Fabric, Python e Power BI, aplicando arquitetura lakehouse, ETL/ELT, modelagem, governança, padrões técnicos e uso do Jira para organização do backlog técnico, controle de sprint, prazos, prioridades e visibilidade das entregas críticas do Grupo Itavema.

2. Principais Responsabilidades
2.1 Arquitetura, modelagem e governança de dados
a) Estruturar modelos, camadas analíticas, tabelas, regras, nomenclaturas e padrões técnicos.
b) Definir boas práticas de qualidade, documentação, rastreabilidade, segurança e governança.
c) Orientar a evolução analítica, reduzindo redundâncias e múltiplas versões da informação.


2.2 Desenvolvimento avançado em SQL Server e Oracle
a) Desenvolver e revisar consultas críticas, procedures, scripts T-SQL, views e rotinas corporativas.
b) Otimizar performance, propor ajustes estruturais e eliminar gargalos de processamento.
c) Diagnosticar falhas complexas, inconsistências e causas-raiz em bases e processos.


2.3 Engenharia de dados, ETL/ELT e lakehouse
a) Estruturar pipelines, camadas de dados, fluxos ETL/ELT e tabelas analíticas no Microsoft Fabric.
b) Aplicar arquitetura lakehouse para organizar dados brutos, tratados e prontos para consumo.
c) Garantir escalabilidade, reutilização, padronização e confiabilidade das transformações.


2.4 BI corporativo e indicadores executivos
a) Desenvolver e orientar modelos semânticos, dashboards executivos e relatórios estratégicos.
b) Validar KPIs, regras de cálculo, fontes e consistência entre áreas e sistemas.
c) Garantir governança, performance, padronização e confiabilidade dos painéis corporativos.


2.5 Python, automação e soluções analíticas avançadas
a) Desenvolver automações robustas em Python para dados, conciliações e validações recorrentes.
b) Criar rotinas com controle de erros, logs, parametrizações e documentação técnica.
c) Aplicar inteligência artificial e automação quando houver ganho de produtividade e qualidade.


2.6 Backlog técnico, sprint e liderança das entregas
a) Apoiar a organização do backlog técnico no Jira, validando prioridades, dependências e prazos.
b) Acompanhar sprint, padrões exigidos, impedimentos e riscos técnicos das entregas críticas.
c) Dar visibilidade à liderança sobre evolução, gargalos, capacidade e previsibilidade das demandas.

2.7 Liderança técnica e orientação do time
a) Orientar analistas júnior e pleno, revisando entregas e disseminando boas práticas.
b) Apoiar priorização, desenho de soluções, estimativas, riscos e decisões técnicas.
c) Atuar como referência entre tecnologia, áreas de negócio, gestão e usuários-chave.


3. Área de Resultado
3.1 Arquitetura de dados sustentável
Garantir soluções escaláveis, documentadas, performáticas e alinhadas à estratégia de dados.
3.2 Confiabilidade corporativa dos indicadores
Reduzir divergências entre relatórios, áreas e fontes, assegurando visão única da informação.
3.3 Eficiência e automação
Ampliar automações, reduzir retrabalho e eliminar controles paralelos desnecessários.
3.4 Governança e continuidade
Assegurar padrões, rastreabilidade, documentação, segurança e sustentação das soluções críticas.
3.5 Gestão técnica do backlog
Contribuir para backlog organizado, sprint previsível, prazos controlados e prioridades claras.
3.6 Maturidade analítica
Promover evolução em Fabric, lakehouse, BI, modelagem, IA aplicada e cultura orientada a dados.


4. Competências Técnicas — Hard Skills
4.1 SQL Server, T-SQL e Oracle — avançado
Domínio em modelagem, tuning, procedures, scripts, views, performance e rotinas críticas.
4.2 Microsoft Fabric e arquitetura lakehouse — avançado
Capacidade de estruturar lakehouse, camadas de dados, tabelas, pipelines e consumo analítico.
4.3 Engenharia de dados e ETL/ELT
Experiência em fluxos, cargas, transformações, qualidade, versionamento e sustentação de dados.
4.4 Power BI avançado, DAX e Power Query
Domínio em modelos semânticos, indicadores executivos, performance, segurança e governança.
4.5 Python, automação e IA aplicada
Experiência em scripts robustos, logs, validações, conciliações, exceções e uso aplicado de IA.
4.6 Jira — gestão técnica das entregas
Domínio para organizar backlog, sprint, padrões, prazos, impedimentos, riscos e capacidade do time.


5. Competências Comportamentais — Soft Skills
5.1 Visão sistêmica
Conecta dados, sistemas, processos e indicadores às necessidades estratégicas do negócio.
5.2 Liderança técnica
Orienta profissionais, revisa entregas, define padrões e influencia tecnicamente o time.
5.3 Resolução de problemas complexos
Investiga causas-raiz, estrutura soluções e atua em incidentes críticos com profundidade técnica.
5.4 Comunicação executiva
Traduz temas técnicos para gestores e transforma demandas estratégicas em soluções de dados.
5.5 Organização e previsibilidade
Acompanha backlog, sprint, prazos, riscos e prioridades, dando visibilidade às entregas técnicas.
5.6 Inovação e governança
Promove melhoria contínua, automação, IA, padronização, segurança e maturidade analítica.