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Analytics Engineer Pleno
XP Inc. — престижный работодатель с сильным брендом и отличным пакетом льгот (включая инвестиционные бонусы). Модель работы гибкая, но требует присутствия в офисе в Сан-Паулу.
Сложность вакансии
Роль требует уверенного владения современным стеком (dbt, Airflow, Spark) и глубоких знаний SQL. Процесс отбора включает многоэтапные интервью и тесты на логику и культурное соответствие.
Анализ зарплаты
Зарплата для уровня Pleno (Middle) в Сан-Паулу в финансовом секторе обычно выше среднего по рынку. Указанные оценки отражают базовый оклад без учета щедрых бонусов и инвестиционных льгот XP Inc.
Сопроводительное письмо
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Описание вакансии
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 24 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
- iFood Benefícios (VA e VR flexível)
- Vale Transporte
- New Value (clube de benefícios)
- Licença parental: maternidade de 6 meses e paternidade de 20 dias.
- Auxílio Creche
Vida Financeira
- Fundos de Investimentos Exclusivos
- Assessoria de Investimentos
- Cartão XP Visa Infinite sem anuidade
- Crédito (consignado, home equity, CCB Imobiliário, etc.)
Modelo de Trabalho Presencial Flexível
O nosso modelo de trabalho varia de acordo com a função, podendo ser totalmente presencial para frentes de negócio e mais flexível para outras equipes.
Seguimos um modelo com mais frequência presencial, mas sempre guiado por flexibilidade e autonomia com a responsabilidade da nossa cultura empreendedora.
Aqui na XP Inc., valorizamos as interações pessoais e acreditamos no uso do escritório como uma ferramenta para potencializar nossas relações no trabalho.
\Ao seguir com a inscrição, você declara que leu, compreendeu e concorda com a Política de Privacidade do Grupo XP Inc. e de seus fornecedores e parceiros que apoiam com a realização do processo seletivo. O Grupo XP Inc. poderá utilizar de soluções de inteligência artificial para apoiar a equipe de recrutamento no decorrer do processo, o que poderá envolver o tratamento de seus dados pessoais para tal finalidade, conforme princípios da Lei Geral de Proteção de Dados e da Política de Privacidade do Grupo XP Inc.*
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Навыки
- Tableau
- AWS
- Azure
- Python
- SQL
- Looker
- dbt
- Google Cloud Platform
- Airflow
- Apache Spark
- ETL
- Power BI
- Data Modeling
- Scala
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с основным инструментом трансформации данных, указанным в вакансии.
Расскажите о самом сложном проекте, который вы реализовали с использованием dbt. Как вы структурировали модели и обеспечивали качество данных?
Важная часть роли — оптимизация затрат и производительности в облаке.
Какие стратегии вы используете для оптимизации тяжелых SQL-запросов и снижения вычислительных затрат в облачных хранилищах данных?
Вакансия предполагает роль 'моста' между инженерами и аналитиками.
Как вы подходите к сбору требований от бизнес-пользователей и их переводу в техническую архитектуру данных?
Проверка навыков автоматизации и надежности пайплайнов.
Как вы организуете автоматизированное тестирование и мониторинг пайплайнов, чтобы гарантировать целостность данных до того, как они попадут в BI-инструменты?
Оценка опыта работы с оркестрацией задач.
Опишите ваш опыт работы с Airflow: как вы обрабатываете зависимости между задачами и справляетесь со сбоями в пайплайнах?
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