Analytics Engineer
A ponte entre engenharia de dados e análise: transforma dado bruto em modelos confiáveis e prontos para consumo.
O que faz
O Analytics Engineer é um papel relativamente novo que preenche a lacuna entre o engenheiro de dados (que move os dados) e o analista/cientista (que os interpreta). Ele pega os dados brutos que chegam ao data warehouse e os transforma em modelos limpos, testados e documentados que o resto da empresa consome com confiança.
Pensa como engenheiro (versionamento, testes, modularidade) mas com foco no significado dos dados de negócio.
No dia a dia
- Modelar e transformar dados com dbt (o coração da função).
- Escrever SQL de qualidade, versionado e testado.
- Definir métricas de negócio de forma única e consistente.
- Documentar dados e garantir governança.
- Trabalhar junto de analistas e engenheiros de dados.
Skills essenciais
Técnicas:
- SQL avançado (a ferramenta nº 1)
- dbt (data build tool) e modelagem analítica
- Data warehouse moderno (BigQuery, Snowflake, Databricks)
- Noções de engenharia de software (Git, testes, CI)
Comportamentais:
- Rigor com definições (“o que é um cliente ativo?”)
- Comunicação com negócio
- Mentalidade de produto aplicada a dados
Como começar
- Domine SQL de verdade (não só o básico).
- Aprenda modelagem dimensional e dbt.
- Construa um projeto com dados públicos: do raw ao modelo pronto para BI.
Veja a Trilha de Engenharia de Dados.
Mercado e evolução
Função em ascensão acelerada — empresas perceberam que precisavam de alguém focado na camada de transformação. Evolução: analista de dados → analytics engineer → engenheiro de dados sênior, líder de analytics ou especialista em plataforma de dados.
É pra você se…
Você adora SQL, gosta de organizar o caos de dados em algo limpo e confiável, e se importa que “o número certo” chegue a quem decide. Meio engenheiro, meio analista — se esse híbrido te descreve, é por aqui.