Analista de Power BI – Pleno/Sênior

Kalendae

6d•Hybrid

About The Position

Desenvolver, implementar e manter dashboards e soluções analíticas no Power BI, com foco em transformar dados operacionais em insights estratégicos. Atuar de forma analítica, consultiva e técnica junto às áreas de negócio, garantindo qualidade, governança, performance e visualização efetiva das informações, apoiando a tomada de decisão e a eficiência operacional.

Requirements

Power BI – Avançado
Criação de dashboards interativos e executivos com foco em UX/UI e storytelling analítico.
Modelagem de dados utilizando Power Query e DAX (Data Analysis Expressions).
Criação de medidas e KPIs com uso de funções complexas (CALCULATE, FILTER, ALL, etc.).
Implementação de drill-down, bookmarks, tooltips e navegação entre páginas.
Performance tuning de relatórios (modelo, filtros, cardinalidade, tempo de carregamento).
Conexão com múltiplas fontes de dados: SQL Server, Postgres, Sharepoint, Excel, Azure, AWS e APIs.
Processos de ETL com Power Query: limpeza, padronização e enriquecimento de dados.
Experiência com Gateways do Power BI (Enterprise/Personal) e agendamentos de atualização.
Integração de dados estruturados e semiestruturados em ambientes corporativos.
Experiência ou conhecimento em n8n para orquestração de pipelines analíticos end‑to‑end.
Integração entre APIs, bases de dados, Power BI e serviços externos com n8n.
Automação de processos como coleta, transformação e consolidação de dados operacionais com n8n.
Geração de insights automáticos e distribuição recorrente de relatórios com n8n.
Criação de workflows analíticos agendados ou event‑driven com n8n.
Domínio na leitura, transformação e validação de JSON para integração analítica.
Consumo de APIs REST de sistemas operacionais, ITSM, monitoria e plataformas internas.
Normalização de estruturas JSON complexas no Power Query.
Transformação de payloads semiestruturados em modelos analíticos confiáveis e escaláveis.
Visão de JSON como camada base de automação e integração de dados.
Modelagem dimensional no padrão estrela (fato e dimensão).
Definição de relacionamentos, hierarquias e tabelas auxiliares.
Implementação de segurança em nível de linha (RLS).
Versionamento, controle de mudanças e governança do ciclo de vida dos relatórios.
Capacidade de traduzir regras de negócio em KPIs claros e acionáveis.
Validação dos dados e indicadores junto aos usuários de negócio.
Conhecimento aplicado em áreas como operações, tecnologia, finanças ou vendas, conforme contexto do negócio.
Visão orientada a indicadores operacionais, eficiência, confiabilidade e tomada de decisão.
SQL – Intermediário a Avançado
Escrita de consultas SQL otimizadas para extração e análise de dados.
Uso de joins complexos, CTEs, subqueries e criação de views.
Capacidade de apoio à modelagem e performance das fontes analíticas.
Atuação em ambientes corporativos com grande volume de usuários e dados críticos.
Entendimento de qualidade de dados como pré‑requisito para automação e AI confiável.
Aplicação de boas práticas de segurança, governança e padronização analítica.
Atuação como consultor interno de dados, conectando tecnologia, operação e negócio.
Capacidade de influenciar decisões estratégicas por meio de análises e storytelling executivo.
Visão de analytics como produto e acelerador de eficiência operacional.

Nice To Haves

Analytics & Automação com Inteligência Artificial
Utilização de Inteligência Artificial generativa e analítica para automação da criação e documentação de pipelines de dados (ingestão, transformação, validação e carga).
Geração assistida de scripts e rotinas em Python, SQL e APIs para extração e tratamento de dados estruturados e semi‑estruturados.
Apoio na definição de modelos de dados (staging, dimensão, fato) a partir de fontes brutas, com foco em padronização e qualidade.
Geração e padronização de documentação técnica de processos de dados (ETL/ELT, contratos de dados, dicionários de dados).
Suporte à análise de logs, erros e anomalias em pipelines, com identificação de causa raiz e sugestões de correção.
Acelerador de produtividade para engenharia e analytics, mantendo governança, versionamento, rastreabilidade e revisão humana obrigatória.
Arquitetura Moderna de Dados
Conhecimento em AWS Lake Formation, Amazon S3 e camadas de dados corporativas (raw, curated, analytics).
Experiência ou familiaridade com AWS Glue (ETL/ELT), Amazon Athena, Amazon Redshift e catálogos de dados (Glue Data Catalog).
Visão de arquiteturas analíticas modernas na AWS, suportando processamento batch e near real time, com uso de serviços como Kinesis, Lambda e Step Functions.

Responsibilities

Desenvolver, implementar e manter dashboards e soluções analíticas no Power BI.
Transformar dados operacionais em insights estratégicos.
Atuar de forma analítica, consultiva e técnica junto às áreas de negócio.
Garantir qualidade, governança, performance e visualização efetiva das informações.
Apoiar a tomada de decisão e a eficiência operacional.
Criação de dashboards interativos e executivos com foco em UX/UI e storytelling analítico.
Modelagem de dados utilizando Power Query e DAX.
Criação de medidas e KPIs com uso de funções complexas.
Implementação de drill-down, bookmarks, tooltips e navegação entre páginas.
Performance tuning de relatórios.
Conexão com múltiplas fontes de dados.
Processos de ETL com Power Query: limpeza, padronização e enriquecimento de dados.
Experiência com Gateways do Power BI e agendamentos de atualização.
Integração de dados estruturados e semiestruturados em ambientes corporativos.
Orquestração de pipelines analíticos end‑to‑end com n8n.
Integração entre APIs, bases de dados, Power BI e serviços externos com n8n.
Automação de processos como coleta, transformação e consolidação de dados operacionais com n8n.
Geração de insights automáticos e distribuição recorrente de relatórios com n8n.
Criação de workflows analíticos agendados ou event‑driven com n8n.
Domínio na leitura, transformação e validação de JSON para integração analítica.
Consumo de APIs REST de sistemas operacionais, ITSM, monitoria e plataformas internas.
Normalização de estruturas JSON complexas no Power Query.
Transformação de payloads semiestruturados em modelos analíticos confiáveis e escaláveis.
Modelagem dimensional no padrão estrela (fato e dimensão).
Definição de relacionamentos, hierarquias e tabelas auxiliares.
Implementação de segurança em nível de linha (RLS).
Versionamento, controle de mudanças e governança do ciclo de vida dos relatórios.
Capacidade de traduzir regras de negócio em KPIs claros e acionáveis.
Validação dos dados e indicadores junto aos usuários de negócio.
Escrita de consultas SQL otimizadas para extração e análise de dados.
Uso de joins complexos, CTEs, subqueries e criação de views.
Capacidade de apoio à modelagem e performance das fontes analíticas.
Utilização de Inteligência Artificial generativa e analítica para automação da criação e documentação de pipelines de dados.
Geração assistida de scripts e rotinas em Python, SQL e APIs para extração e tratamento de dados estruturados e semi‑estruturados.
Apoio na definição de modelos de dados a partir de fontes brutas, com foco em padronização e qualidade.
Geração e padronização de documentação técnica de processos de dados.
Suporte à análise de logs, erros e anomalias em pipelines, com identificação de causa raiz e sugestões de correção.
Aceleração de produtividade para engenharia e analytics, mantendo governança, versionamento, rastreabilidade e revisão humana obrigatória.
Atuação em ambientes corporativos com grande volume de usuários e dados críticos.
Entendimento de qualidade de dados como pré‑requisito para automação e AI confiável.
Aplicação de boas práticas de segurança, governança e padronização analítica.
Atuação como consultor interno de dados, conectando tecnologia, operação e negócio.
Capacidade de influenciar decisões estratégicas por meio de análises e storytelling executivo.
Visão de analytics como produto e acelerador de eficiência operacional.