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.