Analytics Engineer Pleno

Sobre nós ​

A XP Inc. é uma das maiores instituições financeiras independente do Brasil, dona das marcas XP, Rico, Clear, XP Educação, InfoMoney, entre outras. Com mais de 4,6 milhões de clientes ativos e um valor superior a R$ 1,1 trilhão de ativos sob custódia, há 25 anos vem transformando o mercado financeiro para melhorar a vida das pessoas.

Com uma cultura marcante guiada por quatro valores - Sonho Grande, Espírito Empreendedor, Foco no Cliente e Mente Aberta - a XP Inc. está sempre em busca dos melhores talentos que tem ambição de fazer o impossível.

🚀 Sobre a Oportunidade

Como Analytics Engineer Pleno, você será responsável por projetar, construir e manter pipelines de dados robustos e escaláveis, garantindo a qualidade e a integridade dos dados para análises avançadas. Atuará como ponte entre as equipes de engenharia de dados e de análise, transformando dados brutos em informações acessíveis e acionáveis para os times de negócio.

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🔍 O Que Procuramos

Pré-requisitos Essenciais:

• Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas;
• Experiência prática com ferramentas de ETL/ELT e pipelines de dados (ex: dbt, Airflow, Apache Spark);
• Conhecimento avançado em SQL e modelagem de dados;
• Familiaridade com plataformas de cloud computing (AWS, GCP, Azure);
• Capacidade de trabalhar em equipe, comunicação clara e foco em entrega de valor para o negócio.

Diferenciais:

• Experiência com ferramentas de BI e visualização de dados (ex: Looker, Tableau, Power BI) é um diferencial;
• Conhecimento em linguagens de programação como Python ou Scala será valorizado.

🎯 Desafios e Impacto

• Desenvolver e manter pipelines de dados eficientes e escaláveis para ingestão, transformação e disponibilização de dados.
• Garantir a qualidade, consistência e integridade dos dados através de testes e validações automatizadas.
• Colaborar com times de Data Science, BI e Produto para entender necessidades analíticas e traduzir em soluções técnicas.
• Documentar processos, modelos de dados e fluxos de trabalho para facilitar o uso e manutenção.
• Otimizar consultas e processos para melhorar performance e reduzir custos computacionais.
• Monitorar e solucionar problemas relacionados a dados e pipelines.
• Participar da definição de arquitetura de dados e melhores práticas de engenharia de dados.

⏳ Etapas do Processo

• Triagem inicial : Análise do currículo para verificar a adequação às qualificações e requisitos da vaga.

• Testes gerais : Avaliação do alinhamento cultural com o teste da Mindsight e teste de raciocínio lógico da Predictive Index.

• Entrevista com a equipe de Recrutamento : Discussão sobre as expectativas em relação à vaga e aos objetivos profissionais. Uma oportunidade para nos conhecermos melhor e entender suas motivações e experiências.

• Entrevista com a liderança : Uma conversa para discutir sua visão e como você pode contribuir para a equipe e a empresa.

• Entrevista com colegas de trabalho : Interação com futuros pares para avaliar a sinergia e o trabalho em equipe.

• Entrevista focada em cultura : Exploração dos valores e princípios da empresa para garantir um bom encaixe cultural.

• Oferta : Apresentação da proposta de trabalho, incluindo detalhes sobre remuneração e benefícios.

Benefícios:

Saúde e bem-estar:

• Plano de saúde
• Plano odontológico
• Wellhub (Gympass)
• Zenklub
• Seguro de Vida</sp