Empresa: Grupo Itavema
🔹 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.