Modo de fazer no time
Nossa squad de dados é especializada em aprimorar a experiência de restaurantes, convertendo dados em estratégias de negócios eficazes. Com um foco especial na criação e gestão de produtos de dados, atendemos tanto restaurantes quanto necessidades internas. Nosso trabalho é fundamental para desenvolver visões personalizadas, ferramentas de insights e modelos analíticos que asseguram a melhor experiência possível para nossos parceiros na plataforma.
Cardápio diário:
- Implementar soluções de ETL/ELT e integração de dados entre sistemas e fontes de dados diversas.
- Compreender as principais necessidades de negócio, bem como as principais alavancas e indicadores que as influenciam.
- Traduzir demandas de negócio e análise em produtos e inteligências de dados para consumo.
- Gerenciar projetos de dados com independência, desde a identificação de requisitos até a modelagem de dados e sua disponibilização.
- Manter constante alinhamento com stakeholders de negócio e equipes de Data.
- Construir e manter modelagens matemáticas que suportem a tomada de decisão de negócio.
- Demonstrar disposição para aprender, curiosidade e orientação para resolução de problemas.
- Construir e manter infraestrutura e serviços robustos que suportem processos de dados.
Ingredientes que buscamos:
- Flexibilidade para trabalhar em um ambiente em constante mudança e evolução.
- Forte capacidade analítica e de resolução de problemas.
- Habilidade para realizar consultas e construir ETLs em PySpark/SQL de forma otimizada.
- Conhecimento em sistemas de dados distribuídos e processamento paralelo (Spark, Databricks, etc.).
- Capacidade de gerar insights acionáveis conectados ao negócio.
- Habilidade para traduzir conceitos de negócios em métricas quantitativas adequadas (Ex. OKRs, KPIs, etc.).
- Experiência em boas práticas de engenharia de software (Ex. documentação, versionamento, testes unitários, código limpo, etc.).
- Boa capacidade de storytelling.
- Domínio de SQL e PySpark.
- Conhecimento em estatística;
- Familiaridade com ferramentas de visualização de dados (Databricks Dashboards, Thoughtspot, Tableau, Power BI, Looker, Data Studio, etc.).
- Experiência em modelagem de dados.
- Pró-atividade.
- Experiência em implementação, manutenção e orquestração de pipelines de dados (Airflow, Nifi e etc);
Para realçar o sabor
- Domínio de Python e PySpark
- Experiência com arquitetura ou engenharia de dados
- Experiência com análise de dados com Big Data
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