Engenheiro de Analytics Sênior at Experian

São Paulo, São Paulo, Brazil -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

01 Sep, 26

Salary

0.0

Posted On

03 Jun, 26

Experience

5 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

SQL, Python, Databricks, Data Modeling, Analytical Engineering, Lakehouse Architecture, Power BI, dbt, Airflow, Git, Cloud Computing, Data Governance

Industry

Information Services

Description

Company Description A Serasa Experian é a primeira e a maior Datatech do Brasil. Líder em soluções de inteligência para análise de riscos e oportunidades, com foco nas jornadas de crédito, autenticação e prevenção à fraude. Com tecnologia de ponta, inovação e os melhores talentos, transforma a incerteza do risco na melhor decisão, ajudando pessoas a realizarem seus sonhos e empresas de todos os portes e segmentos a prosperarem. Temos 22.000 pessoas operando em 32 países e a cada dia estamos investindo em novas tecnologias, profissionais talentosos e inovação para ajudar todos os clientes a maximizarem cada oportunidade. Com sede corporativa em Dublin, Irlanda, a Experian está listada na Bolsa de Valores de Londres (EXPN) e compõe o índice FTSE 100. Job Description Job description Estamos em busca de um(a) Analytics Engineer Sênior para fortalecer nosso time de dados. Essa pessoa será referência na construção da camada analítica e semântica, transformando dados brutos em modelos confiáveis, performáticos e prontos para consumo, habilitando insights acionáveis, métricas consistentes e produtos de dados escaláveis. Trabalhamos com Databricks/Lakehouse e buscamos alguém que goste de unir engenharia + modelagem + regras de negócio, com atenção a governança, qualidade e experiência do usuário analítico (BI/consumo). Em um cenário moderno, isso conecta diretamente com governança e descobribilidade via catálogo (ex.: Unity Catalog) e com a “tradução” do dado em conceitos de negócio. Responsabilidades Desenhar e evoluir modelos de dados analíticos (fatos, dimensões, agregações, métricas/KPIs), com foco em camadas Gold e Semântica, garantindo consistência e reuso. Implementar padrões de modelagem (ex.: arquitetura medalhão) e boas práticas de entrega de dados para consumo analítico, com atenção a contratos, granularidade, conformidade e rastreabilidade. Atuar como ponte entre negócio e engenharia, traduzindo necessidades em modelos e datasets bem definidos (definições de métricas, regras, hierarquias, dimensões conformadas). Garantir qualidade e confiabilidade dos dados (testes, validações, controles, consistência entre camadas), reduzindo retrabalho e aumentando confiança. Otimizar performance dos modelos e consultas (Databricks SQL/Delta), incluindo desenho físico e escolhas que melhorem custo/latência para consumo. Colaborar na evolução da arquitetura analítica e do ecossistema de dados (governança, catálogo, observabilidade e padrões de desenvolvimento). Apoiar stakeholders e times de analytics/BI no uso correto dos dados (documentação, data discovery, enablement e melhoria contínua). Diferenciais Power BI: experiência com modelagem dimensional, camada semântica, e principalmente performance (ex.: desenho de modelo, cardinalidade, relações, boas práticas para consultas e consumo). Experiência com dbt, Airflow ou ferramentas de orquestração/transformação (além do nativo do Databricks). Vivência com observabilidade/qualidade (testes, expectativas, alertas, SLAs). Experiência em domínios como cobrança, financeiro ou operações. Vivência com iniciativas de analytics avançado (preditivo/ML) e sua relação com dados confiáveis e governados. Qualifications Qualifications Graduação em áreas como Computação, Estatística, Engenharia ou correlatas. Experiência sólida com SQL e Python aplicados a pipelines e modelagem analítica. Experiência prática de desenvolvimento com Databricks (notebooks, jobs/workflows e/ou Databricks SQL). Vivência com modelagem de dados para analytics, especialmente em Gold e camada semântica (métricas, dimensões, tabelas fato, conformidade). Familiaridade com ambientes de cloud (AWS, Azure ou GCP). Boas práticas de engenharia: versionamento (Git), documentação e colaboração (ex.: Confluence, padrões de PR). Additional Information A Serasa Experian é muito mais do que você imagina. Com o propósito de criar um futuro melhor, ampliando oportunidades para pessoas e empresas, no Brasil somos mais de 4 mil pessoas que atuam em diversos times e especialidades. Aqui, cada conhecimento e diversidade se complementa e você pode trabalhar no que mais ama, estamos comprometidos a construir uma cultura inclusiva e um ambiente no qual pessoas possam equilibrar a carreira com seus compromissos e interesses pessoais, prezando pelo bem-estar. A gente se dedica muito em ser uma das melhores e mais inovadoras empresas para se trabalhar do país, possibilitando experiências e carreiras incríveis para nossas pessoas. Nossa forte abordagem de pessoas em primeiro lugar é reconhecida externamente por meio de diversas certificações de mercado: fomos premiados pelo Great Place To Work™ em 24 países e pela certificação internacional Top Employers, além de sermos reconhecidos como uma das melhores empresas para jovens profissionais e contarmos com uma avaliação de 4,6 no Glassdoor. Cada reconhecimento nos indica que estamos no caminho certo, proporcionando um ambiente de trabalho cada vez melhor para nossos talentos. Experian Careers - Creating a better tomorrow together Find out what its like to work for Experian by clicking here Employee Status: Regular Role Type: Hybrid Department: Data Management Schedule: Full Time

Responsibilities

Design and evolve analytical data models focusing on Gold and Semantic layers to transform raw data into reliable, scalable data products. Act as a bridge between business and engineering to translate requirements into consistent metrics and high-performance datasets.