Analytics Engineering Atuando em times multidisciplinares com objetivo de alavancar o uso de dados, o time de Analytics Engineering tem a missão de tornar o Magalu mais produtivo na utilização de dados, apoiando-se em engenharia de software, técnicas de modelagem, qualidade e governança de dados. Nós atuamos de forma matricial em times multidisciplinares extremamente conectados às estratégias e aos problemas de negócio. O Chapter de Analytics Engineering trabalha em parceria com os times de Ciência de Dados e Machine Learning Engineering, além de contar com o apoio dos times de Governance, de plataforma e de produtos. Contexto de negócio Para essa posição específica o Analytics Engineer irá atuar no time de otimização logística em parceria com Cientistas de Dados e Engenheiros de Machine Learning. Conhecimentos e habilidades necessários Habilidades em programação, preferencialmente Python; Experiência com Git; Conhecimento em Apache Airflow; Habilidades analíticas e exploratórias de dados; Conhecimentos avançados em SQL, e de bancos de dados relacionais e não relacionais; Conhecimentos de ferramentas de DataViz e criação de dashboards Conhecimentos em Modelagem de dados; Ter experiência em Spark e outras tecnologias do contexto de Bigdata Analytics; Experiência com ambiente cloud, preferencial GCP. Diferencial Experiência em logística; Experiência com Otimização; Experiência em modelagem preditiva; Experiência no desenvolvimento de testes automatizados; Experiência na construção e consumo de API's REST; Conhecimento em Kurbenetes, Docker, fluxos de integração contínua. Conhecimento em ferramentas de monitoramento, como Prometheus, Grafana. Conhecimento em bibliotecas essenciais para manipulação, análise e visualização de dados (Pandas, NumPy, Matplotlib) Conhecimento na biblioteca GeoPandas para manipulação e análise e visualização de dados de logística Como será o seu dia a dia O Analytics Engineer pode apresentar habilidades diferentes entre engenharia, análise e visualização de dados. Mas o dia a dia do time se resume a: Trabalhar em ambiente colaborativo juntos ao time e aos demais chapters; Estruturar pipelines de ingestão e transformação de dados; Prover dados limpos para análises e modelos de machine learning; Aplicar boas práticas de desenvolvimento de Software, engenharia e testes; Sugerir e criar métricas e monitoramentos para acompanhar a execução dos pipelines quando necessário; Conduzir análises profundas e contribuir para Insights e tomada de decisão; Atuar e auxiliar na construção de visualizações; Treinamentos da área de negócio nas ferramentas de auto serviço, democratizando o acesso aos dados dentro da companhia para a tomada de decisão.; Traduzir regras de negócio para uma abordagem técnica e criar produtos de dados e métricas. Nossos valores nos unem e nossas diferenças nos potencializam como um grupo. Mais do que igualdade, buscamos equidade: Aqui, temos espaço para sermos autênticos, independentemente de gênero, etnia, raça, orientação sexual, clero ou deficiência. Como é o ambiente de trabalho? No Luizalabs, temos grande autonomia e responsabilidade, somos multidisciplinares, auto gerenciáveis e com pouca burocracia no nosso cotidiano. Buscamos romper as barreiras que diminuem nossa capacidade de agregar valor ao negócio. Fazemos entregas frequentes e agimos rapidamente ao encontrar problemas; nosso ritmo é acelerado, mas temos tranquilidade e equilíbrio para planejar e executar nossas tarefas com qualidade. Aqui você tem liberdade para fazer de forma simples e criativa, com total autonomia e apoio para utilizar e desenvolver tecnologias de ponta e aplicá-las em larga escala de produção para fazer a diferença na vida de milhões de pessoas.
