Analista Engenharia de Dados Sênior I Plataforma de DadosDigitais

A Porto é muito mais que uma seguradora: é um ecossistema gigante que utiliza tecnologia para criar soluções, através de quatro verticais de negócio: Porto Bank, Porto Saúde, Porto Seguro e Porto Serviço. A reputação e o reconhecimento conquistados ao longo de mais de 80 anos reforçam o tamanho da Porto, uma empresa referência em negócios, feita para e por pessoas.

Aqui, bate no peito de 13 mil colaboradores o orgulho de fazer parte de uma organização sólida e ética, que transforma sonhos em realidades fantásticas para os nossos mais de 18 milhões de clientes. São mais de 101 sucursais e escritórios regionais em todo o Brasil.

O aprendizado faz parte do nosso DNA, e aqui, você terá incentivos, ferramentas e gente boa para você aprender e crescer, a cada dia, um ambiente de acolhimento e segurança, onde cada um possa ser e se orgulhar de quem se é, promovendo um espaço de respeito e vivendo de forma integral e com bem-estar, em uma empresa genuinamente humana.

DIVERSIDADE & INCLUSÃO NA PORTO

Na Porto, valorizamos a diversidade e acreditamos que um time plural é essencial para o desenvolvimento do nosso negócio, da sociedade e de cada indivíduo. Afinal, a inovação nasce de visões únicas!

Juntos, trabalhamos diariamente para construir um espaço seguro, livre e respeitoso. Por isso, incentivamos fortemente a candidatura de mulheres, pessoas negras e indígenas, pessoas com deficiência e pessoas LGBTQIA+ em todas as nossas vagas.

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Formação: Graduação completa em Análise de Sistemas, Engenharia da Computação, Ciência da Computação, Estatística ou áreas correlatas.

- Visão de Produto: Mentalidade de produtização de dados e de componentes de plataforma.

- Metodologias & Métricas: Experiência com métodos ágeis (Scrum, Kanban), métricas de produtividade (Cycle Time, Lead Time, Throughput) e métricas de produto (preferencialmente frameworks AARRR e HEART).

- Cloud & Big Data: Domínio de soluções Big Data em Nuvem (GCP e/ou Databricks) e vasta experiência em ecossistemas complexos (Data Lake, Data Warehouse, Data Lakehouse, Data Mesh).

- Linguagens & Consulta: Domínio em SQL avançado para manipulação de dados em ambientes analíticos.

- Bancos de Dados & NoSQL: Experiência com bancos NoSQL/Documentos (ex: Firestore) e plataformas analíticas de grande escala (ex: BigQuery).

- Streaming Analytics: Experiência com arquiteturas orientadas a eventos (Kafka, Pub/Sub).

- Orquestração & ETL: Experiência prática com orquestradores de pipelines e ferramentas de transformação de dados (dbt, Airflow, Cloud Composer, Dataform, Funnel, etc.)

- Ecossistema MarTech & AdTech: Experiência com ingestão e modelagem de dados provenientes de ferramentas de Digital Analytics e Mídia (Google Analytics 4, VWO, AppsFlyer, Facebook/Meta Ads, Google Ads e similares).

Diferenciais:

- Ativação, CDP & MMP: Vivência com plataformas de Customer Data Platform (Salesforce Data Cloud, Tealium, Segment) e Mobile Measurement Platform (AppsFlyer, Adjust) focadas na ativação de audiências e personalização em Canais Digitais.

- Multicloud: Experiência complementar em soluções de dados sobre infraestruturas Oracle Cloud (OCI) e/ou AWS

- Especialização: Pós-graduação, MBA ou especializações na área de Dados, Arquitetura de Software ou Analytics.

- Certificações: Certificações ativas em Nuvem (GCP, AWS) ou soluções de Engenharia de Dados (Databricks, dbt, etc.).

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- Liderança Técnica: Atuar como Chapter Lead da disciplina de Engenharia de Dados, liderando as melhores práticas, padronização técnica e o desenvolvimento contínuo da equipe.

- Gestão e Interface: Gerenciar os dados e tecnologias da Plataforma de Dados Digitais, fazendo a ponte entre as squads e os usuários/clientes da solução.

- Arquitetura & Eventos: Arquitetar soluções orientadas a eventos visando práticas de Streaming Analytics.

- Qualidade & Observabilidade: Promover práticas de Data Quality focadas no contexto de Digital Analytics e garantir a Observabilidade ponta a ponta da plataforma TagOps.

- Governança & Catálogo: Catalogar dados para consumo de negócio e para integração com outros produtos de dados da companhia.

- Engenharia & Pipelines: Desenvolver processos de ETL/ELT com dados estruturados e semi-estruturados, além de gerenciar APIs, com foco especial em ecossistemas MarTech e AdTech.

- Eficiência & FinOps: Promover a otimização contínua de custos de infraestrutura e processamento (FinOps).