100+ Vagas Analytics para engenheiros brasileiros

A engenharia de analytics, uma nova disciplina na área de engenharia de software, preocupa-se em garantir que os dados sejam adequadamente coletados, armazenados e acessados, assegurando a melhoria dos processos e decisões através da análise de grandes quantidades de dados.

Os engenheiros de Analytics desenvolvem, testam e implantam códigos que permitem aos usuários empresariais explorar, analisar e visualizar dados. Um engenheiro analítico também ajuda cientistas de dados a realizarem análises exploratórias de dados, desenvolver modelos de aprendizagem de máquinas e aplicar técnicas estatísticas em grandes conjuntos de dados e escala empresarial.

O principal raciocínio por trás do surgimento dos trabalhos e responsabilidades dos engenheiros analíticos é a mudança com uso do ELT para armazenamento de dados. Este cargo surgiu graças a uma mudança em outras metodologias de construção de software de dados quando inicialmente esta prática envolveria o uso de data vault e outros tipos de tecnologias.

A engenharia de analytics é usada constantemente nos dias de hoje. Empregos de engenheiro de analytics estão vendo uma alta demanda não apenas na indústria de tecnologia, mas também em outros diversos setores. Habilidades de engenharia de analytics podem ser aplicadas em diversos tipos de empresa, o que faz com que os engenheiros analíticos sejam altamente visados no cenário atual.

Hoje em dia, pessoas em cargos deste tipo são responsáveis por criar assets reutilizáveis a partir de qualquer coisa que alguém da equipe deles tenha criado, desta forma muitos engenheiros de analytics são empregados por empresas criando ferramentas de Big Data como Apache Hadoop ou Amazon Redshift.

Já que a demanda por engenheiros analíticos é tão alta, e a oferta de profissionais capacitados para realmente realizar bem este trabalho é tão limitada, mesmo no nível inicial, um profissional desse tipo já pode acabar recebendo salários bem altos e excelentes benefícios.

Engenheiros analíticos asseguram que o site esteja funcionando bem e rapidamente, ao garantir que os dados que alimentam o site estejam fluindo de modo estruturado, seguro e eficiente. Engenheiros de analytics fazem com que a infraestrutura de dados seja capaz de dar suporte a qualquer funcionalidade à qual os usuários tenham acesso. Eles criam soluções de arquitetura para lidar com uma infinidade de requisitos de empresas querendo que perfis sejam apagados ou colocados em seus bancos de dados. Eles também aceitam pedidos de empresas que estão buscando hospedar informações próprias na rede para que, assim, consumidores consigam encontrá-las mais facilmente.

Uma de suas principais responsabilidades é simplificar os processos de transformação de dados com o intuito de torná-los mais rápidos e eficientes já que, com as soluções de Big Data em ascensão, eles podem estar poupando tempo e dinheiro para suas empresas.

A seguir, vamos mostrar algumas das exigências e responsabilidades mais comuns de se encontrar em descrições de vagas remotas de engenheiros de analytics:

• Colaborar com outros membros da equipe para compreender as necessidades da empresa
• Desenvolver modelos de dados e descrever resultados de analytics satisfatoriamente
• Aumentar a confiança em todas as colaborações através de desenvolvimento de dados confiáveis
• Responsabilizar-se pelas principais divisões do modelo Dimensional empresarial
• Elaborar, criar e melhorar o código DBT para expandir o modelo Dimensional empresarial
• Desenvolver e manter a arquitetura e a documentação do sistema
• Gerenciar o catálogo de dados, um recurso escalável que permite a existência de analytics self-service
• Documentar os planos e os resultados alcançados
• Incorporar a filosofia DataOps em todos os processos

O cargo de engenheiro de analytics requer perspicácia técnica e comercial, já que o engenheiro faz a ponte entre negócios e tecnologia.

Para seguir uma carreira profissional como engenheiro analítico, primeiro considere que não há requisitos educacionais obrigatórios para a profissão. Por exemplo, você pode se tornar um engenheiro de analytics se for recém-formado ou mesmo se não tiver nenhum diploma, tudo que você realmente precisa ter é experiência de trabalho relevante e os conhecimentos necessários para o cargo. Com isso, você já estará pronto para conquistar uma vaga remota de engenheiro de analytics.

Ainda assim, em geral, a maioria das empresas procura candidatos que tenham bacharelado ou mestrado em Ciência da Computação ou algum outro curso similar para vagas remotas de engenheiro de analytics. Isso acontece pelas seguintes razões:

1. Primeiro, o diploma garante a empresa que você tem uma ótima base em programação e desenvolvimento web, o que, por sua vez, é importante na hora de aprender engenharia de analytics;
2. Segundo, devido a políticas internas, muitas empresas aceitam apenas candidatos com algum diploma específico.

Na próxima seção, vamos analisar as habilidades e métodos que você precisará dominar para se tornar um engenheiro analítico de sucesso.

O primeiro passo para conquistar vagas remotas de engenheiro de analytics com ótima remuneração é adquirir o conjunto de habilidades necessário para obter esses empregos. Vamos dar uma olhada em quais são essas habilidades:

1. SQL

SQL é uma linguagem de programação que permite que você controle como os bancos de dados são configurados e personalizados. Ela é a abreviação de linguagem de consulta estruturada, em inglês Structured Query Language, tecnologia que permite que as empresas se comuniquem com e manipulem os dados que estão salvos em um banco de dados. Isso pode ser feito em qualquer tipo de banco de dados que tenha um servidor SQL instalado nele, como Oracle, Sybase, Microsoft SQL Server, Microsoft Access, ou mesmo a recém lançada BigQuery, plataforma de análise de dados da Google. Os comandos SQL são usados para realizar ações como registros de tabelas ou procurar dados usando um conjunto de resultados.

2. Python

Python é uma linguagem de programação interpretativa. Sua sintaxe é simples e fácil de aprender, o que reduz o custo de manutenção dos programas criados com ela. Como uma linguagem de scripting, Python pode ser usada para conectar componentes existentes, tornando-a ideal para o desenvolvimento rápido de aplicações. A biblioteca padrão que jpa vem com a Python permite realizar uma infinidade de tarefas com muita facilidade e estilo!

3. DBT

DBT ou Data Building Tool é uma ferramenta de linha de comando que permite que os analistas e engenheiros de dados transformem dados em data warehouses facilmente. Usar DBT é extremamente simples, assim como ETL (Extract, Transform, Load). Essa ferramenta permite que empresas escrevam transformações na forma de consultas e as orquestrem eficientemente. Isso é ótimo para pequenas e médias empresas, uma vez que resolve os problemas de ETL, normalmente complexos e demorados de resolver.

4. Visualização de dados

A visualização de dados ajuda a entender o que significa cada pedaço de uma informação, fornecendo contexto visual na forma de mapas ou gráficos. Isso permite que os dados sejam mais simples para a mente humana compreender, facilitando a detecção de tendências, padrões e anomalias em grandes conjuntos de dados. A visualização de dados emprega dados visuais para transmitir informações de forma rápida e eficaz, essa prática pode ajudar empresas a determinarem quais áreas requerem melhorias, quais fatores influenciam a satisfação de seus clientes e o que fazer com produtos específicos. Os stakeholders, proprietários de empresas e tomadores de decisões podem, por exemplo, prever o melhor volume de vendas e o crescimento futuro com a ajuda da visualização de dados.

5. Git e controle de versão

Git é um software que permite acompanhar as mudanças em uma codebase, ou conjunto de codebases, e é conhecido como um sistema de gerenciamento de versões. As organizações frequentemente usam esse tipo de sistema para que, caso um problema seja identificado em um site em estado de produção, elas possam voltar à versão de produção anterior. Existem vários sistemas desse tipo, não só o Git, como SVN e CVS. Alguns desenvolvedores consideram essa habilidade uma das mais importantes para um profissional da área, já que o controle de versões será vital em diversos projetos, não importa em qual nível de especialização ou experiência.

Atletas e engenheiros analíticos têm muito em comum, por mais estranho que isso lhe pareça em um primeiro momento. Ambos devem praticar eficiente e consistentemente para se destacarem em seu meio e aprimorarem suas habilidades técnicas. Por isso, o maior segredo por trás de se tornar um engenheiro de analytics de sucesso e conquistar uma ótima vaga remota é treinar e treinar muito, de preferência com a ajuda de um veterano que esteja disposto a te aconselhar e passar as melhores técnicas de treino para o seu nível de conhecimento. No entanto, você precisa saber o quanto praticar como engenheiro analítico e ficar atento a sinais de burnout!

A Turing oferece as melhores vagas remotas de engenheiro de analytic que são feitas sob medida para o seu plano de carreira como engenheiro analítico. Obtenha empregos remotos para Engenheiro de Analytics, de tempo integral, longo prazo, com oportunidades de crescimento na carreira e ótima remuneração, juntando-se a uma rede com os melhores desenvolvedores do mundo.

Na Turing, cada engenheiro de analytics é livre para determinar sua faixa salarial. A Turing, por outro lado, recomendará um salário com o qual estamos confiantes de que poderemos lhe oferecer uma oportunidade vantajosa e de longo prazo. Nossas sugestões baseiam-se na análise das condições de mercado e na demanda que recebemos de nossos clientes.