Sobre a Empresa
Na Sourcing Trust, comprometemo-nos a fornecer soluções tecnológicas inovadoras, fiáveis e personalizadas que capacitam as empresas a prosperar num panorama digital em rápida evolução. Com foco na excelência, integridade e colaboração, construímos parcerias duradouras através da compreensão das necessidades únicas de cada cliente e da oferta de suporte especializado em todas as fases. A nossa equipa dedica-se a promover um ambiente de trabalho positivo e inclusivo, onde a contribuição de cada colaborador é valorizada, incentivando o crescimento contínuo, a aprendizagem e o sucesso partilhado. Junte-se a nós e faça parte de uma organização apaixonada, impulsionada pela inovação e pela excelência.
Sobre a Vaga
Procuramos Senior Analytics Engineers e Mid Analytics Engineers motivados e qualificados para liderar o desenho, implementação e otimização de soluções analíticas avançadas. Esta função exige forte competência técnica, pensamento estratégico e capacidade para alinhar arquitetura de dados com objetivos de negócio, apoiando equipas transversais.
Requisitos
Responsabilidades
Modelar e transformar dados em estruturas analíticas consistentes.
Construir e otimizar pipelines ELT e testes de qualidade.
Garantir documentação clara (regras de negócio, lineage, lógica de transformação).
Monitorizar datasets, qualidade, SLAs e performance.
Apoiar equipas de Data Science, BI e ML com dados fiáveis e camadas semânticas.
Colaborar de perto com Data Engineering, Data Science, MLE e Product Owners para entregas integradas e orientadas a valor.
Requisitos
Competências Técnicas
Advanced Data Modeling and Architecture: Experiência em star schema, dimensional modeling, medallion architecture, schema evolution management e semantic layer design.
Large-Scale Semantic Layer & Data Model Optimization: Construção e otimização de modelos de larga escala, assegurando performance, consistência e governança.
Pipeline Orchestration and Automation: Experiência com ferramentas ETL/ELT como Azure Data Factory, Apache Airflow, Microsoft Fabric, Databricks Workflows.
SQL Expertise & Performance Engineering: Domínio de query tuning, partitioning, clustering e gestão de grandes volumes de dados com SQL escalável.
Advanced Transformations with Python/Spark: Experiência em PySpark, Spark SQL e Python estruturado para transformações avançadas de dados.
CI/CD and Versioning for Data Pipelines: Experiência em implementação de pipelines CI/CD, version control e boas práticas DevOps para dados.
Data Quality Frameworks & Observability: Definição de regras, validação automática de dados, monitorização end-to-end e observabilidade.
Data Governance, Cataloging, and Lineage: Uso prático de ferramentas como Microsoft Purview ou Unity Catalog para governança, catalogação e lineage.
BI Modeling and Performance: Modelação semântica avançada em Power BI, otimização de DAX e desenho eficiente de modelos analíticos.
Cloud Data Warehousing and Technical Architecture: Experiência prática com plataformas como BigQuery, Snowflake, Synapse, Delta Lake, ADLS e Redshift; compreensão de interdependências de sistema.
Soft Skills
Capacidade para alinhar e fazer a ponte entre as necessidades de negócio, BI, Data Science e Data Engineering, traduzindo pedidos em requisitos técnicos acionáveis.
Apoiar o crescimento de perfis júnior através de orientação e revisões funcionais, promovendo melhoria coletiva na qualidade do trabalho.
Demonstrar responsabilidade na entrega de modelos e análises de elevada qualidade, consistentes e estáveis, mantendo confiança e fiabilidade da equipa.
Abordar problemas ambíguos com estrutura, identificar causas raiz e propor soluções escaláveis e eficazes.
Adaptar-se facilmente a mudanças de prioridades, planear workload de forma eficiente e comunicar riscos proativamente para manter operações estáveis.
Requisitos de Experiência
Senior Analytics Engineer
Mínimo de 5+ anos em ambientes de data analytics, com histórico comprovado de arquitetura e implementação de soluções analíticas em produção.
Mid Analytics Engineer
Mínimo de 3+ anos em ambientes de data analytics, com contribuição prática em soluções de dados fiáveis.
Outros Requisitos
Formação Académica: Licenciatura ou Mestrado em Data Science, Ciências de Computadores, Analytics, Machine Learning ou área relacionada.
Competências Linguísticas: Proficiência em Inglês nível B2 ou superior.