Analytics Engineer

Você deveria fazer parte do Jusbrasil

Transformar o sistema de Justiça com tecnologia não é trivial. Estamos construindo uma inteligência artificial dentro de casa: o Jus IA tem 43% menos alucinações que IAs generalistas. Essa é a prova concreta de que aqui tecnologia não é discurso, e sustenta a nossa missão: elevar a justiça.

Lidamos com mais de 7 bilhões de documentos jurídicos e mais de 1.400 fontes de dados oficiais. É desafio de escala e precisão que poucas empresas no país enfrentam.

Somos 670 pessoas jusbrasileiras, quase metade em engenharia e produto, espalhadas por mais de 125 cidades no Brasil e fora. O modelo é remoto: você escolhe onde viver, a vaga não muda.

Aqui, quem chama pra si o problema sem dono e entrega algo acima do esperado cresce rápido. Quem prefere o caminho óbvio, não.

Conheça nosso impacto

• site jurídico nº1 do mundo em número de acessos
• mais de 20 milhões de usuários por mês
• mais de 7 bilhões de documentos jurídicos de interesse público
• mais de 80% dos advogados brasileiros cadastrados
• 670 pessoas jusbrasileiras, quase metade em tecnologia e produto
• presença em mais de 125 cidades no Brasil e fora
• modelo remoto: liberdade de escolher onde viver, sem perder a vaga certa

Sobre a função

Buscamos uma pessoa Analytics Engineer para atuar como a ponte estratégica entre a infraestrutura de dados e a geração de insights. Você será responsável pela camada lógica e de governança, transformando os dados preparados pelo time de Platform em ativos semânticos prontos para consumo.

Seu objetivo será garantir a organização, disponibilidade e processamento eficiente dos dados, permitindo que os analistas de ponta foquem em análises prescritivas de alto valor. Valorizamos o uso de Inteligência Artificial para automatizar processos operacionais e buscamos alguém que veja na tecnologia uma aliada para elevar a qualidade e a velocidade das entregas.

Você trabalhará no time de Analytics Platform, colaborando de perto com Engenheiros de Dados, Analistas de Produto e Stakeholders para garantir que o dado seja o motor de decisão da companhia.

Principais responsabilidades

• Construir e gerir a camada semântica: Criar a camada lógica de dados, garantindo que as regras de negócio estejam centralizadas e consistentes para toda a empresa.
• Governança e Organização: Atuar como guardião da qualidade e padronização dos dados, organizando-os de forma que sejam facilmente acessíveis antes de chegarem aos analistas.
• Extração de Requisitos: Interface direta com stakeholders para traduzir necessidades de negócio em modelos dimensionais eficientes.
• Automação com IA: Implementar e fomentar o uso de ferramentas de IA para otimizar o desenvolvimento, a documentação e o processamento de dados.
• Evolução Técnica: Manter e evoluir processos de orquestração, testes unitários e versionamento, aplicando as melhores práticas de engenharia ao contexto analítico.

Habilidades mandatórias:

• SQL Avançado: Domínio para transformações complexas e otimização de queries.
• Modelagem de Dados: Experiência sólida em modelagem dimensional e ambientes analíticos.
• Conhecimento prático em linguagens de programação (preferencialmente Python), sistemas de orquestração (como Airflow ou Dagster) e ferramentas de versionamento (Git).
• Experiência com Google Cloud Platform (BigQuery): Conhecimento específico em otimização de tabelas e processamento no BigQuery
• Data Warehousing: Experiência em arquiteturas de Data Warehouse ou Data Lakehouse, com foco em otimização de custos e performance.
• Pensamento Crítico em IA: Familiaridade e abertura para o uso de IA Generativa no fluxo de trabalho.
• CI/CD e Qualidade: Experiência com testes unitários e pipelines de integração contínua.

Diferenciais:

• Conhecimento em Experimentação: Vivência prévia com infraestrutura de Testes A/B.
• Visão de Produto: Habilidade de atuar como um híbrido entre a técnica e a análise de negócio.

Informações Importantes