Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-9304 · ACESSO PARCIAL
Analista de Dados Pl. (Analytics Engineer)
UOL EdTech · São Paulo, SP
Esta é 1 de 74.195 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada há 3 semanas
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
74.195
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (74.195 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
Responsabilidades e atribuições
- Definir e evoluir a camada semântica e as métricas de negócio (grain, dimensões, KPIs), alinhadas a modelagem dimensional (Kimball) e à arquitetura Medallion (Bronze / Silver / Gold).
- Desenvolver e manter modelos dbt na camada analítica (marts Gold): modelos incrementais, testes automatizados, documentação e macros reutilizáveis.
- Construir e governar produtos analíticos em Power BI — modelos semânticos (Import / DirectQuery / Composite), DAX performático, RLS, publicação no Service, datasets certificados e workspaces organizados.
- Evoluir explores e views em Looker (LookML) — measures, derived tables, governança multi-tenant (access_filter) e embed quando aplicável em produtos SaaS.
- Escrever SQL avançado sobre Azure Synapse Analytics, BigQuery e views de consumo, com foco em performance para BI e self-service.
- Implementar práticas de qualidade downstream — Data Contracts, testes e monitoramento — para evitar rupturas em dashboards, datasets e aplicações por mudanças na origem.
- Atuar como referência técnica na interface entre engenharia de dados, negócio e produto; promover DataOps, Git/PRs, code review e documentação de métricas.
- Apoiar iniciativas de IA/ML com bases analíticas limpas, estáveis e bem definidas.
Requisitos e qualificações
- Experiência como Analytics Engineer, BI Engineer ou Analista de Dados Sênior em ambiente corporativo ou SaaS.
- Domínio de SQL — consultas complexas, CTEs, window functions e otimização em cloud DW.
- Experiência com dbt em produção — models, tests, docs, incrementais e macros.
- Experiência com Power BI — modelagem tabular, DAX, RLS, Power Query, publicação e governança no Service.
- Experiência com Looker / LookML — views, explores, measures, joins e boas práticas de camada semântica.
- Conhecimento em modelagem de dados — dimensional (star schema) e arquitetura Medallion.
- Experiência com Cloud Data Warehouse / Lakehouse — Azure Synapse Analytics, BigQuery e/ou equivalentes (AWS, GCP, Azure).
- Domínio de Git e processos de Pull Request / code review, com CI/CD aplicado a projetos analíticos.
- Capacidade de traduzir necessidades de negócio em métricas claras, documentadas e reutilizáveis.
Informações adicionais
Para se destacar nessa posição, seria legal se você também tivesse:
- Experiência com Azure Data Factory ou ferramentas de orquestração/ingestão (Airbyte ou equivalentes).
- Python para automações, validações e rotinas analíticas.
- Conhecimento em DataOps, governança de dados e LGPD.
- Experiência com Looker embed ou analytics embutido em produto.
- Disponibilidade para atuar em modelo híbrido (3x na semana) em São Paulo - SP.
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
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Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
74.195 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.