Analytics Engineer | Dados & IA

Sobre a área:

A área de Dados e IA tem como missão transformar dados em inteligência para apoiar a tomada de decisão, aumentar a eficiência operacional e acelerar iniciativas estratégicas do BTG Pactual. Atuamos na construção de soluções de dados que atendem diversas áreas do banco, garantindo que informações críticas sejam confiáveis, escaláveis e acessíveis para suportar o crescimento do negócio.

Buscamos uma pessoa para atuar como Analytics Engineer, responsável por construir e manter pipelines e modelos de dados que sustentam produtos analíticos, relatórios, indicadores e processos operacionais. Essa posição terá papel fundamental na evolução da plataforma de dados, conectando necessidades de negócio com soluções técnicas e contribuindo para uma cultura de decisões orientadas por dados.

Valorizamos profissionais com senso de dono, foco em entregas, preocupação com qualidade e vontade de aprender continuamente. Esperamos alguém que tenha responsabilidade pelo ciclo completo do dado, da origem ao consumo, e que contribua ativamente para a evolução dos processos e das soluções da área.

No seu dia a dia:

• Desenvolver e otimizar consultas, views, stagings e modelos analíticos em SQL; • Construir transformações, validações e automações em Python; • Orquestrar pipelines utilizando Apache Airflow, incluindo criação de DAGs, monitoramento e reprocessamento; • Modelar dados seguindo boas práticas de Data Warehouse e Analytics Engineering; • Garantir a qualidade, integridade e rastreabilidade dos dados por meio de testes, controles e reconciliações; • Documentar modelos, regras de negócio e fluxos de dados; • Traduzir necessidades de negócio em soluções de dados escaláveis e reutilizáveis.

Esperamos de você:

• Formação superior completa em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas ou áreas correlatas • Experiência sólida com SQL e modelagem de dados; • Experiência com Python aplicado à manipulação e transformação de dados; • Vivência com Apache Airflow em ambientes produtivos; • Conhecimento de Data Warehouse, Data Lake e arquitetura de dados; • Experiência com versionamento utilizando Git; • Boa comunicação e capacidade de transformar regras de negócio em soluções técnicas.

Diferenciais

• Experiência com AWS (S3, Athena e CloudFormation); • Conhecimento de CI/CD aplicado a pipelines de dados; • Vivência com Design Patterns e boas práticas de engenharia de software; • Conhecimento de Parquet, Iceberg e estratégias de particionamento; • Experiência no mercado financeiro ou em operações de crédito.