Senior Analytics Engineer - ProdOps

Descrição da vaga

Na Blip, dados são parte central da estratégia de produto, operação e crescimento. Estamos buscando uma pessoa Analytics Engineer Sênior com forte visão de negócio, autonomia e excelente articulação técnica para transformar dados em produtos escaláveis e acionáveis.

Mais do que construir pipelines, buscamos alguém capaz de estruturar um ecossistema de dados confiável, inteligente e orientado à autonomia dos times. Essa posição será responsável por conectar diferentes fontes de informação — quantitativas e qualitativas — e transformá-las em soluções que gerem impacto direto para Product, Ops e liderança.

Você atuará em um contexto altamente colaborativo, navegando entre stakeholders técnicos e de negócio, sustentando uma mentalidade de Data as a Product, com foco em automação, governança, self-service analytics e geração de valor contínuo.

Responsabilidades e atribuições

• Desenvolver, sustentar e otimizar pipelines robustos de ingestão e transformação de dados em larga escala, tanto batch quanto streaming.
• Criar produtos de dados ponta a ponta, como dashboards, alertas automatizados, ferramentas internas e estruturas self-service para Product e Ops.
• Integrar dados provenientes de diferentes plataformas e ferramentas, como Azure, GitHub, Mixpanel, ADP, Notion, Google Sheets e APIs diversas, criando uma visão unificada e estratégica da operação.
• Estruturar modelos de dados confiáveis, escaláveis e governados, garantindo qualidade, rastreabilidade e consistência das informações.
• Liderar iniciativas de refatoração e organização de ambientes legados, promovendo melhorias contínuas de arquitetura e performance.
• Implementar boas práticas de engenharia analítica, incluindo versionamento, testes automatizados, observabilidade e monitoramento.
• Automatizar workflows operacionais e de governança utilizando integrações, APIs, alertas e soluções orientadas a dados.
• Trabalhar em parceria com stakeholders de Produto, Engenharia, Operações e liderança para traduzir necessidades estratégicas em soluções escaláveis.
• Atuar como referência técnica em decisões relacionadas à arquitetura e evolução do ecossistema de dados.
• Estimular uma cultura data-driven, habilitando os times a consumirem insights confiáveis com autonomia.

Requisitos e qualificações

O que esperamos de você

• Experiência sólida como Analytics Engineer, Data Engineer ou em posições similares.
• Domínio avançado de SQL e Python.
• Experiência com Data Warehouse/Lakehouse, especialmente Databricks, BigQuery ou soluções equivalentes.
• Vivência com ferramentas de transformação e modelagem de dados, como dbt.
• Experiência com ingestão e integração de APIs.
• Conhecimento em ferramentas de visualização de dados, como Looker, Power BI ou similares.
• Vivência com arquiteturas cloud, especialmente Microsoft Azure.
• Conhecimento em tecnologias de processamento distribuído e grandes volumes de dados, como Spark, Kafka ou Hadoop.
• Experiência com observabilidade, testes automatizados, CI/CD e boas práticas de engenharia de software.
• Capacidade de transitar com fluidez entre contexto técnico e negócio.
• Comunicação clara, didática e orientada à influência.
• Inglês avançado para leitura e escrita.

Diferenciais

• Experiência prévia em Product Ops, BizOps ou áreas correlatas.
• Conhecimento em GCP (BigQuery, Looker, Cloud Functions etc.).
• Experiência com ferramentas de tracking e comportamento de usuários, como Mixpanel e Segment.
• Conhecimento em bancos NoSQL, como MongoDB e Cassandra.
• Certificações Azure ou Databricks.
• Experiência utilizando ferramentas de IA para construção de soluções e ganho de produtividade, como Claude, Lovable e similares.
• Vivência em ambientes orientados a produtos digitais e tomada de decisão baseada em dados.

Informações adicionais