Sênior Analytics Engineer - híbrido Florianópolis

Quem é Stone Tech? A Stone nasceu com o propósito de ser protagonista na transformação da indústria de pagamentos, lutando para oferecer as melhores soluções para quem empreende no Brasil. Pensando nisso, construímos a Stone Tech! A junção dos times de tecnologia Stone Co. e as empresas financeiras do grupo que reconhecem o potencial empreendedor de cada brasileiro. Por aqui, temos todas as inovações e tecnologias de ponta da Stone, Pagar.me, Ton e Vitta, com uma galera referência no mercado de tecnologia, em um ambiente descontraído, repleto de desafios, oportunidades, flexibilidade, teamplay e desenvolvimento contínuo. Nossa cultura: Por aqui, vivemos nossa cultura no dia a dia, guiados por esses 5 pilares: ⚡ Own It: Ter espírito de dono te faz conquistar a liberdade. Valorizamos a autonomia e a proatividade, somos responsáveis pelo o que entregamos e queremos sempre evoluir o nosso negócio. 🎢 Live the Ride: Faça. Feito é melhor que perfeito. Aprendemos com os erros e encaramos desafios como oportunidades de aprendizado. 🎤 No Bullshit: Agir com simplicidade. Somos pessoas práticas, sinceras e gostamos de feedbacks. Sabemos que às vezes vamos errar e contamos com essa transparência para evoluirmos. 🤝 Team Play: Se quer ir rápido, vá sozinho(a). Se quer ir longe, trabalhe em equipe. É sempre possível aprender com as outras pessoas e a colaboração é a chave do sucesso. 💚 The Reason: O cliente não tem razão, ele é a razão. Nos motivamos a enxergar o impacto do nosso trabalho na vida do cliente, é vendo que melhoramos a vida dele que sabemos que fizemos uma boa entrega. Como é ser uma pessoa Analytics Engineer Sênior: Somos responsáveis por criar produtos de dados que atendem às diferentes necessidades do negócio. Como pessoa Engenheira de Analytics, somos a ponte entre as necessidades de negócios e a plataforma de dados. Nós criamos pipelines de dados com para melhorar e aumentar a disponibilização de indicadores no nosso lakehouse, criamos monitoramentos e testes que garantem a qualidade dos pipelines desenvolvidos de ponta a ponta. Em conjunto com as pessoas de produtos, nós entendemos as regras de negócio e utilizamos as melhores práticas de modelagem de dados para garantir muita performance e qualidade em nossos produtos. Além de: Contribuir para o design, documentação, manutenção, monitoramento e otimização de nossos códigos, ferramentas e pipelines de dados de produção (ETL/ELT); Traduzir as necessidades de negócios em soluções alinhadas com as ferramentas e estratégias da plataforma de dados; Negociar com stakeholders uma estratégia de dados que possa gerar o maior impacto; O que esperamos de você: Ser apaixonado por dados; Ser capaz de escrever queries em SQL para resolver problemas de alta complexidade de forma otimizada; Ter experiência em diferentes técnicas avançadas de modelagem de dados voltadas para fins analíticos (ex: Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse, Data Mart, etc) Ter experiência com nuvem, em especial AWS e seus serviços; Conhecimentos teórico-práticos de Google BigQuery e/ou Databricks. Experiência prática com linguagens de programação orientadas para fins analíticos (Ex. Python, R, Scala, etc.) Ter experiência em qualidade e observabilidade dos pipelines de dados, utilizando monitoramentos, testes automatizados, etc; Capacidade de abstrair conceitos de negócios em métricas quantitativas (Ex. KPIs, OKRs, etc) Conhecimento em ferramentas de visualização de dados, como Looker, Power BI,Tableau, etc. Boas habilidades de comunicação para lidar com as partes interessadas de áreas técnicas e áreas de negócios. Nossos benefícios: 🩺 Plano de Saúde e Odontológico 🏥Hospital Virtual Verde disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, de forma rápida e prática 🥗 Vale Refeição e/ou Vale Alimentação 🌴 Convênio SESC 🕗 Horário flexível ✏ Benefício Educação - Plataforma interna com acesso a diversos livros, podcasts, treinamentos e vídeo aulas visando o autodesenvolviment ... (truncated, view full listing at source)