Analytics Engineer Tech Lead
# Analytics Engineer Tech Lead **Asaas** · Brazil · `Remote` · `Full Time` 💼 **Уровень роли:** `Senior` 🕒 **Статус:** *Опубликовано: сегодня* · *Источник: Himalayas (JSON API)* --- ### Top Skills & Match 🎯 **Ключевой стек роли:** `[Analytics-Engineer]` `[Data-Engineer]` `[Technical-Lead]` `[Data-Platform-Engineer]` `[Tech-Lead-Analytics-and-AI]` `[Tech-Lead-Data-Engineering]` `[Analytics-Lead]` `[Head-Of-Analytics-Engineering]` `[Data-Analytics-Lead]` `[Analytics-Team-Lead]` `[Data-Tech-Lead]` --- ### About the Role Se você tem paixão por inovação e busca trabalhar em um ambiente ágil, colaborativo e desafiador, esta pode ser a sua oportunidade! Para assumir a posição de Tech Lead de Analytics Engineer no nosso time de Data & AI , buscamos uma pessoa com perfil "mão na massa" paraliderar o time responsável por sustentar e evoluir a plataforma analítica que todos os times de dados do Asaas utilizam. A missão principal é definir os padrões, o ferramental e os mecanismos de qualidade, governança e automação que permitem que os times de domínios entreguem modelagem com velocidade, consistência e confiança. Na prática, isso significa liderar frentes como padronização de desenvolvimento em dbt, CI/CD, testes e observabilidade de dados, documentação e catálogo, FinOps da plataforma, governança e iniciativas de IA & automação aplicadas ao ciclo de vida do dado. Para o sucesso nessa posição, é essencial o domínio de dbt e SQL, experiência com engenharia de software aplicada a dados (versionamento, revisão de código, automação de pipelines),além de visão sistêmica, proatividade e energia para engajar o time em um ambiente complexo e dinâmico. Se interessou pela oportunidade mas não reside em Joinville? Não tem problema, possibilitamos o trabalho remoto/home office . - Ser a referência técnica de Analytics Engineering no Asaas , definindo e garantindo os padrões de modelagem, versionamento, testes e documentação adotados por todos os times de dados. - Liderar a arquitetura da camada compartilhada da plataforma analítica, garantindo modularidade, reuso e escalabilidade dos artefatos que sustentam os times de domínio. - Evoluir o ferramental e a experiência de desenvolvimento do time — projeto dbt, macros e pacotes internos, CI/CD, ambientes e templates — reduzindo atrito e retrabalho no ciclo de entrega. - Estruturar e manter os mecanismos de qualidade e observabilidade de dados: testes automatizados, freshness, alertas, gestão de incidentes e indicadores de saúde das pipelines. - Assegurar governança e confiabilidade dos dados em parceria com o time de Governança, atuando em catálogo, documentação, políticas de acesso e ciclo de vida dos artefatos. - Acompanhar e otimizar custo e performance da plataforma de dados, equilibrando eficiência e capacidade de entrega. - Impulsionar automações e aplicar IA Generativa ao ciclo de vida do dado, acompanhando tendências de analytics engineering e traduzindo-as em ganhos concretos para o time. - Mentorar e desenvolver o time, disseminando boas práticas de engenharia de dados por meio de code review, pairing e fóruns técnicos. - Promover um ambiente colaborativo, inclusivo e orientado a impacto. - Experiência em liderança técnica (formal ou informal)de times de dados. - Experiência em modelagem dimensional e desenvolvimento de pipelines analíticos escaláveis. - Experiência com SQL Avançado para estruturação, manipulação e transformação de grandes volumes de dados. - Experiência com dbt , incluindo organização de projeto, macros, testes e documentação. - Experiência com Databricks com Unity Catalog, Asset Bundles, gestão de permissões e de ambiente. - Experiência com Python para orquestração e automação de pipelines (Airflow ou equivalente). - Experiência com versionamento de código , utilizando Git e GitHub de forma estruturada. - Vivência com engenharia de software aplicadas a dados (automação via CI/CD , revisão de código e testes automatizados). - Vivência na definição e implementação de padrões técnicos (arquitetura, ferramentas ou fluxos) adotados de forma escalável por outras equipes de dados. - Graduação ou experiência equivalente em Engenharia, Ciência de Dados, Computação, Sistemas de Informação, Estatística, Economia ou áreas correlatas. Informações adicionais Diferenciais: - Atuação prévia em fintechs, meios de pagamento ou setores financeiros. - Conhecimento de IaC, com Terraform. - Experiência com produtização projetos de Machine Learning aplicados a produtos digitais (modelos de previsão, recomendação, personalização etc). - Participação em projetos de arquitetura de produtos digitais (data mesh, event-driven, CDC etc). - Experiência com testes estatísticos e mensuração de impacto de produto. Modelo de trabalho: - Carga horária de 8h por dia (segunda a sexta-feira). - Contratação CLT. Originally posted on Himalayas
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Наблюдалась 2026-10-10, впервые 2026-10-10, источник — Himalayas (JSON API).