👉 Quais serão os seus desafios com a gente?

• Desenhar e arquitetar modelos analíticos de alta complexidade que integram múltiplos domínios de negócio, estabelecendo diretrizes técnicas, padrões de modelagem e documentação técnica.
• Atuar como referência técnica para o time, promovendo code reviews criteriosos, mentoria de engenheiros mais juniores/plenos e disseminando boas práticas de Analytics Engineering.
• Atuar como parceiro estratégico de diretores e gerentes de produto/negócio, traduzindo grandes desafios operacionais e estratégicos em arquiteturas analíticas robustas (KPIs, OKRs e regras de negócios complexas).
• Desenhar arquiteturas de transformação no dbt de alto desempenho e escalabilidade, garantindo a integração eficiente com orquestradores (Airflow/Dataform) e otimizando custos e consumo de processamento no Data Warehouse.
• Colaborar com o time de Data Platform na governança de dados na origem, arquitetura da plataforma e confiabilidade end-to-end.

👉 O que esperamos que você tenha:

• Domínio especialista em SQL, incluindo otimização fina de performance, tunning de consultas e gestão de custos em grande volume de dados.
• Sólida experiência em arquiteturas dimensionais complexas (Star Schema, Snowflake, Entity-based modeling) e visão prática sobre abordagens modernas (Data Mesh, Data Marts, Data Warehouse).
• Extensa experiência prática com dbt (gerenciamento de pacotes, macros, testes avançados e CI/CD) e orquestração de workflows (Airflow, Dataform ou Prefect).
• Domínio completo de versionamento com Git, fluxos de CI/CD para dados e práticas de testes automatizados.
• Capacidade de liderar a adoção e o uso crítico de ferramentas de IA no time para ganhos de escala, qualidade e eficiência operacional.
• Excelente habilidade de negociação, facilidade para transitar entre conversas técnicas profundas e alinhamentos executivos, além de histórico de mentoria de times.

Será um diferencial se você tiver:

• Experiência com ambientes de Data Warehouse em nuvem, como Snowflake, BigQuery, Redshift ou Databricks;
• Conhecimento prático em arquiteturas modernas para fins analíticos, incluindo Data Mart, Data Lake, Data Warehouse ou Data Mesh;
• Familiaridade com a criação e consumo em ferramentas de visualização de dados (Looker, Metabase, Power BI, entre outras)
• Histórico de liderança na definição de padrões técnicos, experiência estruturando modelos analíticos complexos que cruzam múltiplos domínios, e capacidade de atuar como referência técnica, apoiando e mentorando outros engenheiros

Um dos pilares da Arcotech é a diversidade. Nossa motivação é nos manter em movimento, inovando e levando as tecnologias educacionais a patamares ainda não vistos. Para isso acreditamos na força da palavra equidade e no respeito à igualdade de direito. Aqui reconhecemos as singularidades, as diferenças e abraçamos a todes.