Analytics Engineer Sênior

Benefits

Parental leave

Not verified

Non-birth-parent leave

Not verified

Family-building benefits

• Fertility benefits: Not verified
• Adoption assistance: Not verified
• Surrogacy assistance: Not verified

Mental health support

Not verified

Relocation assistance

Not verified

Childcare support

Not verified

Learning budget

Not verified

Verification

Not verified

Salary

Not verified

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Market context

U.S. role benchmark (BLS OEWS)

$111,944 U.S. median for this role

Projected growth (BLS Employment Projections)

+13.7% - Much faster than average

Matched to SOC 15-1252 - Data and ML aggregate by role bucket.

Source: U.S. Bureau of Labor Statistics, OEWS, May 2024 and Employment Projections, 2024-2034.

Schedule

Shift type

Not verified

Weekend work

Not verified

Application

Cover letter

Not verified

Assessment

Not verified

Deadline

Not stated

Where they hire

State eligibility is not yet verified.

About this role

Analytics Engineer Sênior São Paulo, , Brazil Company Description: Experian is a global data and technology company, powering opportunities for people and businesses around the world. We operate across a range of markets, from financial services to healthcare, automotive, agribusiness, insurance, and many more. Experian invests in people and new advanced technologies to unlock the power of data. We have an amazing team of 25,200 people in 32 countries. Job Description: Job description Sobre a vaga Estamos em busca de um(a) Analytics Engineer Sênior para fortalecer nosso time de dados. Essa pessoa será responsável por transformar dados brutos em datasets e modelos analíticos confiáveis, escaláveis e prontos para consumo, apoiando a construção de métricas consistentes e produtos de dados. Buscamos alguém com forte experiência em camada analítica, modelagem de dados e arquitetura medalhão, além de facilidade para entender regras de negócio e traduzir necessidades em soluções analíticas eficientes. Esperamos um perfil com excelente comunicação, capacidade de influência e atuação próxima a squads e stakeholders, ajudando a disseminar a cultura data-driven, promover boas práticas e aumentar a adoção e confiança nos dados dentro da organização. Responsabilidades Construir e evoluir modelos de dados analíticos e datasets para consumo analítico e BI. Definir e evoluir a arquitetura medalhão, garantindo consistência, rastreabilidade e reutilização dos dados. Traduzir necessidades de negócio em métricas, regras e datasets padronizados. Garantir qualidade, governança e confiabilidade dos dados entre camadas. Otimizar performance de consultas e modelos no Databricks/Delta Lake. Apoiar a adoção e o uso correto dos datasets pelas

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