ANALISTA DE DADOS / DESENVOLVEDOR - SR
GRUPO ITAVEMA · São Paulo, SP, BR
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. **Responsabilidades e atribuições** 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