Na CI&T , ajudamos grandes empresas a transformar o potencial da AI em impacto real nos negócios com AI Deployment, execução AI-native e tech-integrated business solutions.
Com 30 anos de experiência em transformação tecnológica, aceleramos inovação com expertise em agentic SDLC, application modernization, Data & AI, martech e business strategy.
Somos 8.000 CI&Ters em mais de 25 países, colaborando para construir soluções com impacto real. AI já faz parte da forma como trabalhamos, evoluímos e inovamos todos os dias.
CI&T está em busca de uma pessoa Data Analytics Specialist with ETL Skills para atuar nos canais digitais de um cliente estratégico no setor de Serviços Financeiros e Seguros. Esta é uma posição genuinamente híbrida, desenhada para uma pessoa capaz de autogerir a camada de dados de ponta a ponta — desde o mapeamento e a coleta do dado digital até a construção e disponibilização da camada analítica refinada (gold).
A posição surge da necessidade de ter um perfil que una o olhar técnico de instrumentação e analytics digital com a capacidade prática de engenharia de dados — eliminando a dependência de dois perfis separados para canais de menor volume, mas de alta criticidade. A pessoa ideal é aquela que, além de dominar o universo de mensuração digital (GA4, tagueamento, jornada do usuário), consegue construir e manter os pipelines e transformações necessárias para que os dados estejam disponíveis e confiáveis para análise.
Mapeamento de jornada digital: Mapear e documentar a jornada do usuário nos canais digitais (PDC e Hub), identificando eventos críticos para instrumentação e coleta
Implementação e validação de tagueamento: Implementar e validar o plano de tagueamento nos canais atribuídos, garantindo a coleta precisa de eventos, conversões e interações relevantes
Configurações avançadas de Analytics: Realizar configurações avançadas de mensuração — incluindo User ID, cross-domain tracking e eventos customizados — assegurando a qualidade e completude dos dados coletados
Construção de pipelines e camadas de dados: Construir e manter os pipelines de ingestão e transformação dos dados analíticos, incluindo a camada gold no BigQuery, de forma autônoma e estruturada
Autogestão da camada de dados: Operar de forma autossuficiente toda a stack de dados do canal — desde a coleta até o dado disponível para consumo analítico — sem dependência de outro perfil de engenharia dedicado
Monitoramento de qualidade: Monitorar continuamente a integridade dos dados coletados e transformados, identificando e corrigindo falhas de forma proativa
Suporte analítico ao negócio: Disponibilizar dados tratados e confiáveis para times de negócio e analytics, respondendo a demandas de análise com agilidade
Colaboração com engenharia e Martech: Atuar como ponte entre os times de engenharia de dados e de especialistas de Analytics, contribuindo com perspectiva técnica tanto na coleta quanto na infraestrutura de dados
Experiência com Google Analytics (GA4), incluindo configurações avançadas (User ID, cross-domain tracking, eventos customizados)
Experiência com construção ou manutenção de pipelines de dados — ingestão, transformação e disponibilização
Conhecimento em BigQuery para modelagem, transformação e construção de camadas analíticas
Capacidade de autogerir a stack de dados de um canal digital de forma independente (sem dependência de par de engenharia)
Experiência com Google Cloud Platform (GCP) para suporte à infraestrutura de dados
Perfil proativo, com boa capacidade de documentação e colaboração com times multidisciplinares
Experiência com Terraform ou outras ferramentas de infraestrutura como código
Vivência em analytics de app mobile — especialmente com ferramentas de atribuição (AppsFlyer ou similares)
Experiência com ferramentas de teste A/B e otimização (VWO ou similares)
Histórico em posições com título "Analytics Engineer", "Digital Analytics Engineer" ou similar — indicativo de perfil híbrido
Vivência no setor de serviços financeiros, seguros ou fintechs
Certificação Google Analytics ou GCP
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