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A posição de Analista de Dados (Analytics Engineer) na Buser desempenha um papel fundamental na preparação e análise de dados para apoiar as operações e decisões de negócios. Abaixo, descrevo detalhadamente as responsabilidades, habilidades técnicas e habilidades interpessoais necessárias para esta função:
Papel e Responsabilidades:
Preparação de Dados: Responsável por fornecer dados limpos e transformados, prontos para análise. Isso envolve a extração, transformação e carga de dados de várias fontes.Desenvolvimento de Software para Análise de Dados: Aplicar boas práticas de desenvolvimento de software ao escrever código para análise, transformação e extração de dados. Isso inclui o uso de controle de versão, testes de software e integração contínua para manter a qualidade do código.Documentação de Dados: Gerar e manter a documentação e definição dos dados, garantindo que outros membros da equipe possam entender e utilizar os conjuntos de dados disponíveis.Treinamento: Oferecer treinamento aos funcionários sobre boas práticas e o uso de ferramentas de Business Intelligence (BI) para análise de dados, auxiliando na capacitação da equipe.Modelagem de Dados: Cuidar da modelagem das principais tabelas de dados usadas pelas áreas de negócio, garantindo que as estruturas de dados sejam eficazes para suportar as análises necessárias.Manutenção de Pipelines de Dados: Realizar manutenção nas pipelines de dados existentes, garantindo que os fluxos de dados funcionem eficientemente e sem interrupções.Garantia de Qualidade de Dados: Criar testes específicos para verificar e garantir a qualidade dos dados, identificando e corrigindo problemas quando necessário.Hard Skills (Habilidades Técnicas):
SQL (Spark SQL): Dominar a linguagem SQL, com ênfase em Spark SQL, para consultar e manipular dados em grandes conjuntos de dados.Python: Ser proficiente em Python, com conhecimento das bibliotecas como pyspark, pandas e pytest para análise e desenvolvimento de pipelines de dados.Ferramentas e Orquestração: Ter experiência com ferramentas de orquestração de fluxos de trabalho de dados, como Databricks e Apache Airflow.Ferramentas de ETL: Conhecimento em ferramentas de ETL (Extract, Transform, Load), como dbt (Data Build Tool) e Databricks, para a preparação e transformação de dados.Soft Skills (Habilidades Interpessoais):
Comunicação: Conseguir articular com o time de negócios, entendendo suas necessidades e traduzindo-as em soluções de análise de dados.Organização e Documentação: Ter a habilidade de organizar projetos de forma estruturada e documentar adequadamente processos e resultados.Arquitetura de Dados: Ter conhecimentos básicos em arquitetura de dados para entender como os dados se encaixam na infraestrutura de informações da organização.
