Analytics Engineer (Forward Deployed)

Quando a Strattum entra em um cliente novo, alguém precisa mergulhar nos dados dele e fazê-los fazer sentido. Bases que ninguém documentou, esquemas herdados de anos de ERP, tabelas com nomes que só o time antigo entendia. Seu trabalho é transformar esse caos em um modelo de dados limpo, catalogado e confiável — a fundação sobre a qual toda a plataforma e a IA do cliente vão operar.

Não é um papel de back-end nem de "encanamento" (disso cuida nosso time de conectores). É o papel de quem entende o negócio através dos dados e os modela: marts, catálogo, lineage, dicionário de dados, ontologia. É customer-facing: você senta com o cliente, faz as perguntas certas, mapeia a realidade dele e entrega um modelo que ele reconhece e confia.

O que você vai fazer:

• Entrar em clientes novos e mapear o data catalog — entender quais sistemas existem, que dados produzem e como se relacionam
• Modelar os dados — desenhar marts e modelos (dimensional / star schema / entidades e relacionamentos) que respondem às perguntas reais do negócio
• Construir e manter o catálogo de dados e o lineage — de onde cada dado vem, como foi transformado, onde é consumido
• Escrever transforms de modelagem — das tabelas cruas até os marts confiáveis e documentados
• Definir o dicionário e os contratos de dados — nomes, tipos, semântica, qualidade
• Traduzir negócio em modelo e desenhar a ontologia do cliente — como as entidades dele (clientes, pedidos, produtos…) se conectam num grafo de conhecimento

Sobre a stack: trabalhamos com dbt e modelagem em grafo de conhecimento. Na era da IA, a sintaxe da ferramenta é o de menos — o que importa é o seu raciocínio de modelagem e a leitura de negócio. Traga experiência com qualquer stack analítico moderno (dbt, Looker, Snowflake, BigQuery…) que o resto você pega rápido.

Obrigatório:

• Experiência real em modelagem de dados — dimensional, normalização, design de marts
• SQL forte — é a sua ferramenta principal
• Experiência entrando em bases desconhecidas e fazendo sentido delas rápido
• Catálogo, lineage e governança de dados no seu repertório
• Perfil customer-facing — conforto para conversar com o cliente e traduzir respostas em modelo

Diferencial:

• dbt e testes de dados
• Ter modelado ontologias / grafos de conhecimento
• Background em BI / Analytics ou modelagem dimensional clássica (Kimball, Data Vault)
• Experiência customer-facing / consultoria de dados
• Ter usado Claude Code ou ferramentas de codegen por IA no dia a dia

Como se candidatar: grave um vídeo de até 5 min mostrando alguma modelagem de dados que você fez, explicando o que fez e por quê. Cole o link do vídeo no campo do formulário de candidatura.