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Analista de Dados Sr.

Exame | Saint Paul
CompanyExame | Saint Paul
CategoryData & Analytics
LocationSão Paulo
RemoteOn-site (inferred)
EmploymentNot stated
LevelSenior
SalaryNot stated by the employer
Posted18 May 2026
Last verified12 Aug 2026
SourceEmployer ATS (greenhouse)
Applications are handled by the employer, not by us.Apply on the employer's site →
Description
Você já conhece a Exame? A Exame é, e sempre foi, referência em negócios do Brasil e, desde 2020, faz parte do Grupo BTG Pactual. Vivemos um momento único de expansão, consolidando um ecossistema que une Mídia e Educação com a mesma força e qualidade que construíram nossa reputação ao longo de quase 60 anos . Nossa frente editorial segue como um dos pilares da marca, com revista, site, podcasts, especiais e realities que alcançam milhões de pessoas e influenciam decisões em todo o país. É dessa credibilidade e dessa capacidade de informar com profundidade que nasce nossa expansão para a educação . Na frente de educação, ampliamos nosso impacto ao conectar pessoas e empresas em todos os níveis. Unimos a força das nossas frentes editoriais a um portfólio educacional robusto, com produtos que abrangem da formação inicial à alta liderança, com cursos de graduação, MBAs, projetos In Company e programas de formação de C-Levels e Conselheiros organizacionais (os HIPs). Nosso propósito é claro e consistente: Celebrar o empreendedorismo ao informar, formar e reconhecer quem transforma o presente e inspira um futuro melhor. O que você vai encontrar nos bastidores de Dados: Você fará parte de uma área estratégica, responsável por construir e evoluir a fundação de dados da empresa. O ambiente valoriza alta performance técnica, autonomia, pensamento crítico e qualidade da informação. Aqui, há espaço real para propor soluções, testar novas tecnologias, elevar o nível técnico do time e gerar impacto estrutural no negócio, com atuação próxima à arquitetura e à engenharia de dados. Como será o desafio: Você será peça-chave na transformação de grandes volumes de dados brutos em modelos analíticos estruturados, confiáveis e escaláveis, utilizando as melhores práticas de engenharia e analytics. A atuação será predominantemente técnica, com foco em arquitetura, qualidade e eficiência, indo além do suporte operacional ao negócio. Entre as principais responsabilidades estão: Desenvolver e otimizar queries SQL complexas para extração, transformação e análise de grandes volumes de dados em BigQuery e Databricks; Projetar, implementar e manter pipelines de transformação de dados utilizando dbt, aplicando conceitos de engenharia de software como versionamento, testes automatizados e documentação; Explorar dados para responder a perguntas complexas de negócio, equilibrando análises ad-hoc e entregas rápidas de alto impacto com projetos analíticos estruturados; Utilizar ferramentas de IA e LLMs no fluxo de trabalho para acelerar escrita de código, otimização de queries, documentação e debugging; Garantir a qualidade, integridade, confiabilidade e governança dos dados que alimentam a camada de visualização e as ferramentas de tomada de decisão; Atuar em parceria próxima com a Engenharia de Dados na definição de arquiteturas de ingestão, modelagem dimensional e evolução da stack de dados; Identificar gargalos técnicos e propor melhorias contínuas na infraestrutura analítica. Do que você precisa para estar na nossa capa: Nível avançado ou fluente em SQL, com capacidade de escrever queries performáticas, uso de CTEs, window functions e otimização de consultas; Vivência prática com soluções de Cloud Data Warehousing (experiência com BigQuery ou Databricks é um diferencial relevante); Experiência com ferramentas de transformação de dados, preferencialmente dbt (Data Build Tool); Conhecimento em Git e controle de versão; Experiência prévia com modelagem de dados e arquitetura de dados moderna; Familiaridade com ferramentas de visualização de dados para construção da camada final de consumo; Forte pensamento crítico, raciocínio lógico e habilidade para resolver problemas complexos com código e dados de forma escalável.