No Luizalabs, temos grande autonomia e responsabilidade, somos multidisciplinares, auto gerenciáveis e com pouca burocracia no nosso cotidiano, lutando para sempre romper barreiras, elevar a barra técnica e ampliar nossa capacidade de agregar valor ao negócio. Fazemos entregas frequentes e agimos rapidamente ao encontrar problemas; nosso ritmo é acelerado, mas temos tranquilidade 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. Analytics Engineering Atuando em times multidisciplinares com objetivo de alavancar o uso de dados, o 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. Requisitos: Habilidades em programação, preferencialmente Python; Conhecimento em Apache Airflow; Experiência em Spark, Spark Streaming e outras tecnologias do contexto de Bigdata Analytics; Habilidades analíticas e exploratórias de dados; Conhecimentos avançados em SQL, e de bancos de dados relacionais e não relacionais; Conhecimentos em Modelagem de dados; Conhecimentos de ferramentas de DataViz e criação de dashboards Experiência com Git; Conhecimento em CI/CD ( Continuous Integration /Continuous Delivery); Experiência com ambiente cloud, preferencial GCP; Diferenciais: Experiência no desenvolvimento de testes automatizados; Experiência na construção e consumo de API's REST; Conhecimento em Kurbenetes, Docker, fluxos de integração contínua. Noção em ferramentas como kafka e kafka-connect; Conhecimento em ferramentas de monitoramento, como Prometheus, Grafana. Conhecimento em bibliotecas essenciais para manipulação, análise e visualização de dados (Pandas, NumPy, Matplotlib) 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; 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.
