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ENGENHEIRO DE DADOS
AURORA BEBIDAS E ALIMENTOS FINOS LTDA · São Paulo, São Paulo
Publicada em 05/11/2026
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<p>A Aurora Fine Brands, é uma importadora e distribuidora de marcas internacionais de alimentos e bebidas premium, conectando o mercado brasileiro a produtos e experiências reconhecidos mundialmente.</p>
<p>Na Aurora, valorizamos as pessoas que fazem parte dessa história e acreditamos que, assim como grandes marcas criam experiências únicas, grandes talentos constroem carreiras e resultados extraordinários.</p>
<p><strong>Quem buscamos?</strong></p>
<p>Buscamos um (a) profissional para atuar como referência técnica em dados dentro do time de tecnologia, traduzindo necessidades das áreas de negócio (comercial, logística, compras, financeiro) em modelos e entregas analíticas confiáveis. No dia a dia, isso envolve modelar dados pensando em escalabilidade e clareza, desenvolver e evoluir camadas analíticas que sustentem relatórios e dashboards, construir e manter pipelines de ingestão e transformação, além de participar das decisões sobre ferramentas e arquitetura do ambiente de dados.</p>
<ul>
<li>SQL avançado: domínio de queries complexas, CTEs, window functions, otimização de performance e boas práticas de escrita;</li>
<li>Modelagem de dados: experiência com modelagem dimensional (star schema, snowflake) e capacidade de desenhar estruturas que equilibrem performance, manutenibilidade e clareza para consumo analítico ;</li>
<li>Tradução de dados em informação: habilidade de conversar com áreas de negócio, entender o problema por trás da pergunta e entregar análises que realmente apoiem a decisão; </li>
<li>Qualidade de dados: familiaridade com práticas de validação, testes e monitoramento de dados (detecção de inconsistências, nulos, duplicidades, quebras de contrato entre fontes e modelos), além de cuidado com documentação e rastreabilidade das transformações ;</li>
<li>Boas práticas de código: versionamento com Git (branches, pull requests, code review), escrita de código legível e modular, documentação mínima de pipelines e modelos, e noções de testes automatizados aplicados a dados.</li>
</ul>
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