A eSapiens é uma empresa brasileira de tecnologia que constrói e opera um portfólio de produtos digitais com milhões de usuários. Prezamos pela autonomia e temos orgulho de orientar nossas decisões por dados, não opiniões. No dia-a-dia, fazemos uso intensivo de IA, e buscamos agilidade e flexibilidade acima de processos longos.

Nosso ambiente de dados é moderno e em evolução constante: arquitetura lakehouse sobre Apache Iceberg, ingestão automatizada, e uma camada de consumo pensada para self-service analytics. Quem entra aqui trabalha com dados de produtos reais, em volume, e vê o resultado da análise virar decisão rápido.

O desafio:

Buscamos um(a) Analista de Dados/BI Pleno para atuar como ponte entre os dados e as decisões de negócio dos nossos produtos. Você será responsável por transformar perguntas de negócio em análises, métricas e dashboards confiáveis — do entendimento do problema até a entrega do insight.

Não é uma posição de "tirar print de dashboard": esperamos alguém que questione o número, verifique a confiabilidade dos dados, busque entender o “por quê” antes do “o quê” e traga não somente o dado, mas também sua leitura do mesmo.

O que você vai fazer aqui:

• Levantar requisitos analíticos com time de produto, marketing, growth e liderança, traduzindo perguntas de negócio em análises estruturadas.
• Escrever e otimizar queries SQL complexas sobre grandes volumes de dados.
• Construir, evoluir e manter dashboards e relatórios em ferramentas de BI (Apache Superset é nossa principal ferramenta).
• Modelar datasets e camadas de consumo (data marts, views analíticas) com foco em performance, clareza e reuso.
• Definir, documentar e garantir consistência das métricas de negócio (receita, retenção, churn, ativação, ticket médio, LTV, funis de conversão).
• Realizar análises exploratórias e investigativas — entender causas de variações em métricas, não apenas reportá-las.
• Apoiar análises de experimentos (testes A/B) e leitura de resultados.
• Monitorar qualidade e confiabilidade dos dados que sustentam os relatórios, reportando e ajudando a corrigir inconsistências.
• Documentar análises, dicionário de dados e definições de métricas.
• Apresentar resultados de forma clara para audiências técnicas e não técnicas, incluindo liderança.

Como trabalhamos

• Cultura de dados de verdade: métrica define prioridade, não opinião.
• Ciclos curtos, pouca burocracia, autonomia real para propor e executar.
• Uso intensivo de IA como ferramenta de produtividade — incentivamos e apoiamos.
• Time enxuto e senior-heavy: o que você entrega tem impacto visível.

Requisitos:

• Experiência mínima em cargo Pleno nas posições de Análise de Dados, BI ou Analytics.
• SQL sólido e comprovado: joins complexos, CTEs, window functions, agregações, subqueries, otimização de queries e leitura de plano de execução.
• Experiência prática de construção e manutenção de dashboards em pelo menos uma ferramenta de BI: Apache Superset, Qlik Sense/QlikView, Power BI ou Tableau.
• Capacidade analítica: saber estruturar um problema, escolher a métrica correta e identificar o que é sinal e o que é ruído.
• Conhecimento de modelagem de dados analítica (modelagem dimensional / star schema, fatos e dimensões, granularidade).
• Noções de estatística aplicada a negócio: médias vs. medianas, distribuições, outliers, sazonalidade, análise de coortes, significância básica.
• Familiaridade com métricas de produtos digitais (aquisição, ativação, retenção, receita, churn).
• Boa comunicação escrita e verbal, com clareza para explicar números para quem não é da área.
• Organização e autonomia para conduzir demandas de ponta a ponta.

Diferenciais que apreciamos:

• Snowflake (ou outro data warehouse cloud: BigQuery, Redshift, Databricks).
• Trino / Presto e consultas sobre table formats abertos (Apache Iceberg, Delta, Hudi).
• Apache Airflow — orquestração de pipelines e criação/manutenção de DAGs.
• Airbyte (ou Fivetran, Meltano) — ingestão e integração de dados.
• Apache Spark / PySpark — processamento distribuído.
• Python aplicado a dados (pandas, análise exploratória, automações).
• dbt e práticas de transformação analítica versionada.
• Git e versionamento de código/queries.
• Customização de dashboards (CSS, temas, design de layout em ferramentas de BI).
• Experiência com produtos digitais de larga escala, marketplaces, apps de assinatura ou modelos freemium.
• Uso de ferramentas de IA/LLMs no fluxo de trabalho analítico.

Nosso stack de dados:

Spark ·Snowflake Apache Iceberg · Trino · Apache Superset · Airflow · Meltano · Python · SQL

Incentivos

• Remuneração fixa
• Bônus semestrais (variável)
• 22 dias úteis/ano de recesso remunerado
• Auxílio setup
• Day off no mês de aniversário + Gift card
• Licença paternidade estendida
• Flexibilidade de horário
• TotalPass

Etapas do processo

1. Candidatura
2. Testes comportamentais
3. Entrevista com a Recruiter e o gestor de área
4. Entrevista técnica
5. Carta proposta
6. Contratação