ANALISTA DE DADOS / DESENVOLVEDOR - SR

🔹 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.
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🔹 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.
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🔹 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.
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🔹 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.
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🔹 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.
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🔹 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.

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🔹 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.
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🔹 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.
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🔹 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.
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🔹 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.

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