{"id":36701,"date":"2026-05-07T11:00:00","date_gmt":"2026-05-07T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/?p=36701"},"modified":"2026-05-07T09:57:40","modified_gmt":"2026-05-07T12:57:40","slug":"um-dia-na-vida-de-um-analytics-engineer-no-nubank","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/um-dia-na-vida-de-um-analytics-engineer-no-nubank\/","title":{"rendered":"Um dia na vida de um Analytics Engineer no Nubank"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>By Marlon Ferrari &#8211; Senior Analytics Engineer at Nubank<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se voc\u00ea j\u00e1 teve curiosidade sobre o que um Analytics Engineer (AE) realmente faz no dia a dia, quais s\u00e3o as suas tarefas, ferramentas, decis\u00f5es e como \u00e9 o ritmo de trabalho dentro do maior banco digital do mundo, este artigo \u00e9 para voc\u00ea.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No Nubank, o <a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/como-e-trabalhar-com-analytics-engineering-no-nubank\/\">Analytics Engineer<\/a> vive entre dois mundos: de um lado, a engenharia, onde pipelines, arquiteturas e sistemas de dados precisam escalar com efici\u00eancia; do outro, o neg\u00f3cio, onde esses mesmos sistemas precisam responder perguntas reais e apoiar produtos usados por milh\u00f5es de pessoas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aqui, profundidade t\u00e9cnica e impacto organizacional s\u00e3o duas for\u00e7as que se complementam. Os pipelines, schemas e estruturas de governan\u00e7a constru\u00eddos por Analytics Engineers ajudam a definir como a empresa inteira entende seus dados e, consequentemente, como toma decis\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Como um Analytics Engineer come\u00e7a o dia no Nubank<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O dia geralmente come\u00e7a com a reuni\u00e3o do squad: uma daily cross-funcional onde Software Engineers, Data Scientists, Business Analysts e Analytics Engineers se alinham em torno das prioridades do time.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c9 nesse momento que bloqueios aparecem, depend\u00eancias ficam vis\u00edveis e cada pessoa entende como sua entrega contribui para objetivos maiores. Depois disso, \u00e9 hora de construir, e o stack tecnol\u00f3gico do Nubank reflete a escala da opera\u00e7\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Spark e Scala<\/strong> s\u00e3o protagonistas. A maior parte do processamento de dados no Nubank roda em <a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/como-o-nubank-usa-o-spark-para-processar-dados\/\">Apache Spark<\/a>, com c\u00f3digos escritos em Scala: uma escolha diretamente ligada \u00e0 escala das opera\u00e7\u00f5es. Quando um \u00fanico dataset precisa processar centenas de milh\u00f5es de linhas em m\u00faltiplos pa\u00edses, \u00e9 necess\u00e1rio um framework desenhado para processamento paralelo massivo. No dia a dia, Analytics Engineers escrevem, depuram e otimizam jobs em Spark como parte central do trabalho.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/entendendo-performance-no-databricks-usando-o-spark-ui\/\">Databricks<\/a> tamb\u00e9m ocupa uma posi\u00e7\u00e3o estrat\u00e9gica no fluxo anal\u00edtico. Clusters, notebooks, agendamento de jobs e gerenciamento de cat\u00e1logo fazem parte da rotina, dentro de um ambiente que se integra a uma plataforma de dados mais ampla constru\u00edda pelo pr\u00f3prio Nu. Para muitos AEs, uma parcela significativa do dia acontece nesse ecossistema.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al\u00e9m disso, o<a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/escalando-a-analise-de-dados-com-as-melhores-praticas-da-engenharia-de-software\/\"> ecossistema interno de pipelines<\/a> sustenta toda essa opera\u00e7\u00e3o. Frameworks de processamento batch, camadas de ingest\u00e3o incremental e interfaces de streaming formam a infraestrutura sobre a qual os times constroem produtos de dados. Entender profundamente esses sistemas \u00e9 essencial n\u00e3o apenas para estruturar solu\u00e7\u00f5es escal\u00e1veis, mas tamb\u00e9m para equilibrar performance e efici\u00eancia de custo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O <a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/avalanche-stack-e-aplicacoes-de-streaming-em-tempo-real-no-nu\/\">Apache Flink<\/a>, por sua vez, amplia esse trabalho para o universo de dados em tempo real. Em pipelines que precisam operar em milissegundos, Flink alimenta desde gera\u00e7\u00e3o de features para modelos de machine learning at\u00e9 processamento cont\u00ednuo de eventos e produtos de baixa lat\u00eancia que o batch sozinho n\u00e3o conseguiria suportar. AEs que atuam mais pr\u00f3ximos desses dom\u00ednios expandem seu escopo para al\u00e9m do processamento tradicional, trabalhando tamb\u00e9m com Kafka e uma infraestrutura de streaming mais ampla.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">E existe um diferencial importante: no Nubank, somos <a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/aprimorando-fluxos-de-trabalho-de-engenharia-com-ia-uma-experiencia-do-mundo-real\/\">AI First<\/a>. O investimento em engenharia aplicada por intelig\u00eancia artificial \u00e9 profundo, e isso j\u00e1 faz parte da rotina operacional dos Analytics Engineers. Ferramentas de IA est\u00e3o integradas em praticamente todas as etapas do fluxo de trabalho: da gera\u00e7\u00e3o e valida\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo para pipelines \u00e0 automa\u00e7\u00e3o de verifica\u00e7\u00f5es de qualidade, acelera\u00e7\u00e3o de code review e navega\u00e7\u00e3o por uma base de conhecimento interna com milhares de p\u00e1ginas. Na pr\u00e1tica, isso significa ciclos de itera\u00e7\u00e3o mais r\u00e1pidos, valida\u00e7\u00f5es mais robustas e produtos de dados chegando \u00e0 produ\u00e7\u00e3o com um n\u00edvel de confian\u00e7a dif\u00edcil de alcan\u00e7ar manualmente.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O trabalho principal: construindo, governando e traduzindo dados<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ap\u00f3s os alinhamentos iniciais, come\u00e7a o n\u00facleo do trabalho de engenharia. O restante do dia equilibra colabora\u00e7\u00e3o e foco: manh\u00e3s mais voltadas para coordena\u00e7\u00e3o, com syncs, sess\u00f5es de descoberta, revis\u00f5es de dashboards e monitoramento de alertas; tardes dedicadas \u00e0 constru\u00e7\u00e3o, escrevendo pipelines, investigando falhas, otimizando performance e revisando pull requests.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Proteger esse equil\u00edbrio \u00e9 uma das prioridades mais importantes dentro das squads. Cada time tem autonomia para definir suas pr\u00f3prias cerim\u00f4nias, ritmos e blocos de trabalho, mas existe um princ\u00edpio compartilhado em toda a organiza\u00e7\u00e3o: <strong>ter tempo para focar \u00e9 algo inegoci\u00e1vel<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dentro do dom\u00ednio de <a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/entendendo-a-fundo-as-funcoes-de-dados-no-nubank\/\">Data Science &amp; Engineering<\/a>, o trabalho do Analytics Engineer \u00e9 construir produtos de dados que toda a organiza\u00e7\u00e3o pode usar com confian\u00e7a e em escala.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Modelagem e transforma\u00e7\u00e3o de dados<\/strong> formam a espinha dorsal desse trabalho. Em todo o Nubank, mais de 60 mil datasets recebem contribui\u00e7\u00f5es de mais de mil pessoas todos os meses. Dashboards operacionais, datasets que alimentam modelos de machine learning, relat\u00f3rios regulat\u00f3rios e praticamente todo ativo anal\u00edtico depende de pipelines projetados, constru\u00eddos, otimizados e mantidos por Analytics Engineers.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nesse contexto, um <em>join<\/em> mal estruturado pode representar dezenas de milhares de d\u00f3lares em custos computacionais ao longo de um ano. Uma estrat\u00e9gia de particionamento negligenciada pode transformar um pipeline batch de quinze minutos em um gargalo de quatro horas, afetando cadeias inteiras de relat\u00f3rios em escala.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A <strong>governan\u00e7a de dados<\/strong> acompanha cada etapa desse processo, porque a linhagem precisa ser rastre\u00e1vel at\u00e9 a origem, schemas precisam evoluir sem quebrar, a ownership precisa estar clara entre os times e os custos precisam ser monitorados continuamente. Em uma empresa que opera em m\u00faltiplos pa\u00edses e sob diferentes regimes regulat\u00f3rios, governan\u00e7a envolve privacidade, compliance, qualidade e responsabilidade operacional em toda a jornada dos dados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Otimiza\u00e7\u00e3o de performance e custo<\/strong> tamb\u00e9m \u00e9 algo indispens\u00e1vel aqui. A capacidade de um AE de ajustar um pipeline, escolhendo estrat\u00e9gias corretas de particionamento, otimizando opera\u00e7\u00f5es de shuffle ou reduzindo leituras desnecess\u00e1rias, impacta diretamente a efici\u00eancia financeira da estrutura.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por\u00e9m, talvez a habilidade mais importante seja outra: <strong>tradu\u00e7\u00e3o de neg\u00f3cio<\/strong>. Analytics Engineers frequentemente transitam entre reuni\u00f5es com Product Managers para discutir churn, convers\u00e3o ou outras m\u00e9tricas, e ambientes t\u00e9cnicos onde esses conceitos precisam se tornar datasets e arquiteturas robustas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ouvir um problema de neg\u00f3cio e transform\u00e1-lo em uma estrutura de dados confi\u00e1vel, escal\u00e1vel e reutiliz\u00e1vel \u00e9 o centro da fun\u00e7\u00e3o. No Nu, n\u00e3o existe uma separa\u00e7\u00e3o r\u00edgida entre an\u00e1lise e engenharia. AEs tamb\u00e9m exercem o papel anal\u00edtico, mas com capacidade t\u00e9cnica para construir o que a an\u00e1lise exige.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">As <strong>revis\u00f5es de pull request<\/strong> carregam sua pr\u00f3pria import\u00e2ncia. Ao revisar o pipeline de outro AE, n\u00e3o se avalia apenas c\u00f3digo: revisam-se decis\u00f5es de schema, ader\u00eancia \u00e0 governan\u00e7a, trade-offs de performance e alinhamento com contratos de dados do squad.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Essas revis\u00f5es frequentemente cruzam fronteiras, fusos e contextos regulat\u00f3rios, e \u00e9 preciso garantir consist\u00eancia global nos padr\u00f5es de dados. No dia a dia, Analytics Engineers trabalham lado a lado com:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Software Engineers, melhorando qualidade de dados na origem<\/li>\n\n\n\n<li>Data Scientists, estruturando features e produtos anal\u00edticos<\/li>\n\n\n\n<li>Business Analysts, definindo requisitos de reporting<\/li>\n\n\n\n<li>Product Managers, alinhando m\u00e9tricas ao neg\u00f3cio<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Em uma organiza\u00e7\u00e3o com mais de cem squads aut\u00f4nomas, AEs frequentemente atuam como o elo central entre essas diferentes camadas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A opera\u00e7\u00e3o, por sua vez, \u00e9 sustentada pela estrutura de <strong>Squad + Chapter<\/strong> do Nubank. Squads possuem autonomia sobre seus dom\u00ednios e ritmo de execu\u00e7\u00e3o, enquanto o Chapter de Analytics Engineering funciona como camada horizontal, promovendo compartilhamento de conhecimento, alinhamento t\u00e9cnico e evolu\u00e7\u00e3o coletiva.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cada AE pertence \u00e0 miss\u00e3o de um squad, mas se fortalece pela expertise compartilhada do Chapter. E, no fim, Analytics Engineers s\u00e3o donos de seus dom\u00ednios de dados de ponta a ponta e possuem autonomia para tomar decis\u00f5es arquiteturais. Al\u00e9m disso, tamb\u00e9m s\u00e3o respons\u00e1veis por saber que essas escolhas impactam diretamente produtos e servi\u00e7os usados diariamente por milh\u00f5es de clientes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No Nubank, n\u00e3o existe uma camada extensa de aprova\u00e7\u00e3o separando engenheiros da produ\u00e7\u00e3o, e a propriedade permanece com quem constr\u00f3i.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Al\u00e9m do dia: como Analytics Engineers aprendem e crescem<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nem todo aprendizado acontece dentro do fluxo operacional di\u00e1rio. No Nubank, alguns dos momentos mais valiosos da jornada de um Analytics Engineer acontecem justamente fora da rotina tradicional de entregas: em cerim\u00f4nias, rituais e espa\u00e7os onde AEs ensinam, aprendem e desafiam uns aos outros constantemente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Imagine, por exemplo, um AE trabalhando em otimiza\u00e7\u00e3o de custos dentro de um squad espec\u00edfico e descobrindo um novo padr\u00e3o para reduzir consumo computacional em pipelines. Em poucos dias, esse aprendizado pode se espalhar para dezenas de outros Analytics Engineers por meio dos mecanismos de compartilhamento do Chapter, sendo aplicado em m\u00faltiplos produtos, dom\u00ednios de neg\u00f3cio e pa\u00edses.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Essa capacidade de dissemina\u00e7\u00e3o r\u00e1pida \u00e9 uma das maiores for\u00e7as do modelo de Chapter no Nubank e as sess\u00f5es semanais de Knowledge Sharing s\u00e3o a espinha dorsal desse ecossistema. Toda semana, AEs de diferentes squads se re\u00fanem para apresentar deep dives t\u00e9cnicos, explorar novas abordagens, discutir decis\u00f5es arquiteturais e compartilhar feedback sobre projetos em andamento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c9 uma das formas mais r\u00e1pidas de aprender como outros times est\u00e3o resolvendo desafios que voc\u00ea talvez ainda nem tenha encontrado.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Workshops internos<\/strong> aprofundam esse desenvolvimento. No Nubank, o Chapter conduz treinamentos estruturados e pr\u00e1ticos, cobrindo desde <a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/scala-na-pratica-um-caminho-para-construir-e-gerenciar-consultas-no-spark\/\">workshops de Scala e Spark<\/a> voltados \u00e0 constru\u00e7\u00e3o e gest\u00e3o de pipelines de dados em escala at\u00e9 sess\u00f5es avan\u00e7adas sobre tuning de performance no Databricks, governan\u00e7a de dados e arquitetura de pipelines.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Os treinamentos s\u00e3o constru\u00eddos por Analytics Engineers para Analytics Engineers e se baseiam em problemas reais enfrentados diariamente dentro do pr\u00f3prio stack do Nubank.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Hackathons<\/strong> adicionam uma camada diferente de inova\u00e7\u00e3o. O Nubank organiza hackathons para toda a empresa (incluindo iniciativas <a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/licoes-hackathon-llm-nubank\/\">dedicados a LLMs<\/a> e intelig\u00eancia artificial) nos quais AEs colaboram com engenheiros, cientistas de dados e times de produto para prototipar solu\u00e7\u00f5es em ciclos acelerados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esses eventos frequentemente geram ferramentas, frameworks e ideias que evoluem para aplica\u00e7\u00f5es reais em produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Meetups<\/strong> p\u00fablicos expandem esse conhecimento para al\u00e9m da empresa.. A s\u00e9rie <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=wPPKmZILlZ0\">Building Nu Analytics Engineering Meetup<\/a> compartilha com a comunidade externa como o Chapter funciona, como a \u00e1rea evolui e quais desafios reais fazem parte da rotina da fun\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al\u00e9m de fortalecer a marca t\u00e9cnica do Nubank, esses encontros tamb\u00e9m contribuem para o ecossistema de dados mais amplo. Juntos, esses quatro canais mant\u00eam o Chapter conectado e fazem com que o conhecimento gerado dentro de um squad n\u00e3o permane\u00e7a isolado. Ele circula de forma cont\u00ednua, independentemente de senioridade, localiza\u00e7\u00e3o geogr\u00e1fica ou dom\u00ednio de atua\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Essa din\u00e2mica acelera n\u00e3o apenas crescimento individual, mas tamb\u00e9m evolu\u00e7\u00e3o organizacional, e parte importante desse sucesso vem da diversidade de forma\u00e7\u00f5es dentro do pr\u00f3prio Chapter. Cientistas da computa\u00e7\u00e3o, estat\u00edsticos, economistas e profissionais com trajet\u00f3rias menos tradicionais em dados colaboram continuamente, trazendo perspectivas complementares para problemas complexos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No fim, essa combina\u00e7\u00e3o entre compartilhamento estruturado, autonomia e diversidade t\u00e9cnica transforma o aprendizado em uma das engrenagens centrais da evolu\u00e7\u00e3o de Analytics Engineering no Nubank.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Cinco est\u00e1gios de um Analytics Engineer<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A carreira de Analytics Engineer no Nubank segue um framework estruturado de nivelamento que acompanha a progress\u00e3o desde os primeiros passos na \u00e1rea at\u00e9 posi\u00e7\u00f5es de arquitetura organizacional.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cada est\u00e1gio carrega expectativas pr\u00f3prias em rela\u00e7\u00e3o a autonomia, complexidade t\u00e9cnica, profundidade de conhecimento e impacto organizacional. Entender essa jornada \u00e9 valioso tanto para quem est\u00e1 explorando sua entrada no universo de dados quanto para profissionais experientes avaliando seus pr\u00f3ximos movimentos de carreira.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">O Aprendiz &#8211; Associate Analytics Engineer (IC3p)<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c9 aqui que a jornada come\u00e7a. Neste est\u00e1gio, as tarefas tendem a ser mais diretas, bem definidas e acompanhadas de supervis\u00e3o pr\u00f3xima. Normalmente, engenheiros mais experientes j\u00e1 estruturaram o problema e definiram caminhos iniciais; cabe ao Associate executar, aprender e construir repert\u00f3rio.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O foco principal est\u00e1 na forma\u00e7\u00e3o de fundamentos s\u00f3lidos, o que inclui aprender como data warehouses funcionam na pr\u00e1tica, como modelos dimensionais s\u00e3o estruturados, como escrever queries eficientes que respeitam estrat\u00e9gias de particionamento, como evitar full scans desnecess\u00e1rios e como pol\u00edticas de governan\u00e7a se aplicam aos datasets manipulados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nesse momento, o universo de dados funciona quase como um novo mapa sendo descoberto. \u00c9 quando o profissional come\u00e7a a construir vocabul\u00e1rio t\u00e9cnico e pensamento sist\u00eamico, entendendo, por exemplo, o que linhagem significa al\u00e9m da teoria ou por que um pipeline eficiente hoje pode se tornar um gargalo amanh\u00e3 \u00e0 medida que a escala cresce.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nesse contexto, o Associate come\u00e7a a desenvolver uma mentalidade cr\u00edtica. A expectativa \u00e9 que pessoas nesse est\u00e1gio n\u00e3o apenas perguntem \u201ccomo fazer\u201d, mas que se interessem em saber \u201cpor que isso funciona dessa forma\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Curiosidade, aprendizado r\u00e1pido e capacidade de absorver fundamentos s\u00e3o os principais diferenciais nesse est\u00e1gio, e as habilidades centrais neste n\u00edvel incluem:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Fundamentos de arquitetura de dados<\/li>\n\n\n\n<li>Engenharia b\u00e1sica de queries<\/li>\n\n\n\n<li>Introdu\u00e7\u00e3o a Spark e Scala<\/li>\n\n\n\n<li>Programa\u00e7\u00e3o orientada a objetos<\/li>\n\n\n\n<li>Governan\u00e7a de dados em n\u00edvel inicial<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c9 a fase de construir base t\u00e9cnica e vis\u00e3o sist\u00eamica: elementos que sustentar\u00e3o toda a progress\u00e3o futura.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O Construtor &#8211; Analytics Engineer (IC4)<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No n\u00edvel de Analytics Engineer, a autonomia come\u00e7a a se consolidar. Aqui, profissionais j\u00e1 conseguem executar tarefas rotineiras de forma independente, como construir datasets, implementar verifica\u00e7\u00f5es de qualidade, investigar falhas em pipelines e manter opera\u00e7\u00f5es anal\u00edticas sem necessidade constante de supervis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Desafios mais complexos ainda podem exigir orienta\u00e7\u00e3o, mas o trabalho operacional cotidiano j\u00e1 passa a ser responsabilidade direta do AE. \u00c9 tamb\u00e9m nesse est\u00e1gio que o profissional deixa de apenas seguir padr\u00f5es estabelecidos e come\u00e7a a desenvolver solu\u00e7\u00f5es pr\u00f3prias, o que significa avan\u00e7ar da execu\u00e7\u00e3o para a constru\u00e7\u00e3o ativa de arquitetura.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A an\u00e1lise de causa raiz se torna uma habilidade essencial. Quando um pipeline falha, o objetivo n\u00e3o \u00e9 apenas restaurar a opera\u00e7\u00e3o, mas compreender profundamente a origem do problema: seja um data skew, uma mudan\u00e7a de schema upstream, gargalos computacionais ou limita\u00e7\u00f5es de infraestrutura.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Spark, por exemplo, deixa de ser apenas uma ferramenta e passa a ser entendido como um sistema distribu\u00eddo complexo, com regras pr\u00f3prias de particionamento, opera\u00e7\u00f5es de shuffle, planos de execu\u00e7\u00e3o e gerenciamento de recursos. Com isso, o AE come\u00e7a a tomar decis\u00f5es t\u00e9cnicas mais sofisticadas e diretamente ligadas \u00e0 escalabilidade.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ao mesmo tempo, governan\u00e7a deixa de ser apenas um conjunto de pol\u00edticas a seguir e passa a ser algo implementado ativamente nas solu\u00e7\u00f5es constru\u00eddas. A colabora\u00e7\u00e3o com decis\u00f5es arquiteturais tamb\u00e9m cresce, aproximando o profissional de discuss\u00f5es mais amplas sobre design de sistemas. Habilidades centrais neste est\u00e1gio incluem:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Modelagem pr\u00e1tica de dados<\/li>\n\n\n\n<li>Desenvolvimento e manuten\u00e7\u00e3o de pipelines Spark<\/li>\n\n\n\n<li>Implementa\u00e7\u00e3o de pr\u00e1ticas de governan\u00e7a<\/li>\n\n\n\n<li>Diagn\u00f3stico t\u00e9cnico e an\u00e1lise de falhas<\/li>\n\n\n\n<li>Participa\u00e7\u00e3o em decis\u00f5es arquiteturais<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">O Aut\u00f4nomo &#8211; Senior Analytics Engineer (IC5)<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No est\u00e1gio de Senior Analytics Engineer, independ\u00eancia deixa de ser uma meta e passa a ser caracter\u00edstica central da fun\u00e7\u00e3o. Aqui, o profissional j\u00e1 opera com alto grau de autonomia, executando projetos complexos, tomando decis\u00f5es arquiteturais relevantes e assumindo responsabilidade direta por entregas de maior impacto.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Embora o apoio ainda exista para desafios particularmente complexos, a expectativa \u00e9 que o profissional s\u00eanior consiga enfrentar grande parte dos problemas com julgamento pr\u00f3prio, e \u00e9 tamb\u00e9m nesse momento que a lideran\u00e7a come\u00e7a a se expandir.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al\u00e9m de construir, AEs passam a liderar iniciativas, influenciar dire\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas e orientar profissionais menos experientes, e a colabora\u00e7\u00e3o cross-funcional se torna inevit\u00e1vel. Senior Analytics Engineers frequentemente trabalham atravessando fronteiras entre squads, \u00e1reas de produto e disciplinas t\u00e9cnicas, conectando necessidades de neg\u00f3cio a solu\u00e7\u00f5es de dados em m\u00faltiplos n\u00edveis.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Do ponto de vista t\u00e9cnico, esse \u00e9 o est\u00e1gio em que o profissional projeta e implementa pipelines de processamento paralelo massivo para cen\u00e1rios variados, equilibrando escalabilidade, performance, custo, governan\u00e7a e confiabilidade operacional.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A governan\u00e7a, por sua vez, deixa de ser apenas um conjunto de diretrizes a seguir e passa a ser algo moldado ativamente pelo profissional, que passa a traduzir processos de neg\u00f3cio em pol\u00edticas de dados, supervisionar classifica\u00e7\u00f5es, impulsionar redu\u00e7\u00e3o de custos e elevar padr\u00f5es organizacionais.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Outro marco importante \u00e9 o equil\u00edbrio entre inova\u00e7\u00e3o e estabilidade, j\u00e1 que AEs precisam ser capazes de introduzir melhorias e novas abordagens sem comprometer sistemas j\u00e1 cr\u00edticos para a opera\u00e7\u00e3o. Essa mudan\u00e7a estrutural se manifesta de forma clara no ambiente ao redor.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Neste est\u00e1gio, colegas come\u00e7am a buscar sua opini\u00e3o, confiar em seu julgamento t\u00e9cnico e recorrer ao seu instinto arquitetural para decis\u00f5es importantes. Habilidades centrais neste est\u00e1gio incluem:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Otimiza\u00e7\u00e3o de pipelines complexos<\/li>\n\n\n\n<li>Lideran\u00e7a t\u00e9cnica e mentoria<\/li>\n\n\n\n<li>Influ\u00eancia cross-funcional<\/li>\n\n\n\n<li>Governan\u00e7a estrat\u00e9gica de dados<\/li>\n\n\n\n<li>Alinhamento entre arquitetura de dados e objetivos de neg\u00f3cio<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">O Estrategista &#8211; Lead Analytics Engineer (IC6)<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No n\u00edvel de Lead Analytics Engineer, o escopo muda de forma significativa. Os desafios deixam de estar concentrados em problemas delimitados e passam a envolver quest\u00f5es mais amplas, complexas e frequentemente amb\u00edguas, atravessando m\u00faltiplos squads, unidades de neg\u00f3cio e dom\u00ednios de dados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aqui, a responsabilidade j\u00e1 n\u00e3o est\u00e1 restrita a pipelines ou datasets espec\u00edficos, e AEs atuam sobre ecossistemas inteiros. Isso significa coordenar projetos que dependem de alinhamento entre diferentes times, harmonizar prioridades t\u00e9cnicas e estrat\u00e9gicas e construir estruturas capazes de sustentar opera\u00e7\u00f5es mais amplas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A atua\u00e7\u00e3o passa a combinar profundidade t\u00e9cnica com lideran\u00e7a organizacional e, neste est\u00e1gio, influ\u00eancia \u00e9 parte central da fun\u00e7\u00e3o. Lead Analytics Engineers ajudam a definir padr\u00f5es que outros times passam a seguir sobre qualidade de dados, arquitetura de pipelines, governan\u00e7a, boas pr\u00e1ticas operacionais e escalabilidade organizacional<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Outro marco importante \u00e9 o envolvimento direto na forma\u00e7\u00e3o da pr\u00f3pria organiza\u00e7\u00e3o. No Nubank, participa\u00e7\u00e3o em processos de contrata\u00e7\u00e3o torna-se parte esperada da fun\u00e7\u00e3o e isso significa que Lead Analytics Engineers ajudam ativamente a definir quem entra no time, contribuindo n\u00e3o apenas para execu\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica, mas para o desenvolvimento de talento e constru\u00e7\u00e3o de longo prazo da \u00e1rea.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nesse est\u00e1gio, o impacto deixa de ser medido apenas por sistemas constru\u00eddos e passa a ser avaliado pelos ecossistemas que o profissional torna poss\u00edveis, como plataformas, estruturas e padr\u00f5es que ampliam a capacidade de m\u00faltiplos times simultaneamente. A influ\u00eancia se expande muito al\u00e9m do squad imediato e as habilidades centrais neste est\u00e1gio incluem:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Lideran\u00e7a de projetos cross-funcionais<\/li>\n\n\n\n<li>Defini\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es arquiteturais<\/li>\n\n\n\n<li>Governan\u00e7a organizacional<\/li>\n\n\n\n<li>Contrata\u00e7\u00e3o e desenvolvimento de talentos<\/li>\n\n\n\n<li>Propriedade de sistemas e plataformas de dados em larga escala<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">O Arquiteto &#8211; Staff Analytics Engineer (IC7)<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No est\u00e1gio de Staff Analytics Engineer, a atua\u00e7\u00e3o alcan\u00e7a seu n\u00edvel mais estrat\u00e9gico dentro da trilha individual. Aqui, a autonomia \u00e9 m\u00e1xima e a supervis\u00e3o \u00e9 m\u00ednima, porque AEs n\u00e3o apenas executam ou lideram projetos: sua lideran\u00e7a t\u00e9cnica ajuda a moldar diretamente o roadmap de sua \u00e1rea e influencia a dire\u00e7\u00e3o estrutural da organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O foco deixa de estar em solu\u00e7\u00f5es pontuais para desafios espec\u00edficos e, em vez disso, o trabalho passa a girar em torno da cria\u00e7\u00e3o de frameworks escal\u00e1veis, padr\u00f5es reutiliz\u00e1veis e estruturas arquiteturais capazes de resolver classes inteiras de problemas no n\u00edvel da Unidade de Neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">S\u00e3o solu\u00e7\u00f5es desenhadas para ado\u00e7\u00e3o ampla, por dezenas de squads e m\u00faltiplos dom\u00ednios, ampliando capacidade organizacional de forma sist\u00eamica. Nesse est\u00e1gio, AEs se tornam uma das principais refer\u00eancias t\u00e9cnicas dentro das unidades de neg\u00f3cio e s\u00e3o as pessoas que gerentes procuram para decis\u00f5es arquiteturais cr\u00edticas, ICs seniores consultam diante de sistemas complexos, times recorrem para troubleshooting estrat\u00e9gico e lideran\u00e7as utilizam como apoio para decis\u00f5es estruturais de longo prazo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al\u00e9m da profundidade t\u00e9cnica, existe uma expectativa elevada de compreens\u00e3o de neg\u00f3cio. O Staff precisa entender a organiza\u00e7\u00e3o em n\u00edvel suficiente para antecipar necessidades t\u00e9cnicas antes que elas se tornem urgentes. Ou seja: n\u00e3o apenas responder a problemas, mas prever sua chegada e estruturar solu\u00e7\u00f5es previamente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al\u00e9m disso, Staff Analytics Engineers orientam engenheiros at\u00e9 IC5 e ajudam a formar novas lideran\u00e7as t\u00e9cnicas e a fortalecer a capacidade organizacional como um todo. Neste n\u00edvel, a natureza do trabalho muda de forma fundamental: n\u00e3o se trata mais apenas de resolver problemas, mas de definir como problemas devem ser resolvidos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Essa distin\u00e7\u00e3o representa a transi\u00e7\u00e3o completa para arquitetura estrat\u00e9gica e as habilidades centrais neste est\u00e1gio incluem:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Design arquitetural no n\u00edvel de Business Unit<\/li>\n\n\n\n<li>Desenvolvimento de frameworks escal\u00e1veis<\/li>\n\n\n\n<li>Mentoria t\u00e9cnica avan\u00e7ada<\/li>\n\n\n\n<li>Troubleshooting organizacional estrat\u00e9gico<\/li>\n\n\n\n<li>Influ\u00eancia sobre a estrat\u00e9gia de dados da empresa<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conselhos para futuros Analytics Engineers no Nubank<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para quem est\u00e1 considerando construir carreira como Analytics Engineer no Nubank, existem alguns padr\u00f5es que aparecem repetidamente entre os candidatos que mais se destacam. E a perspectiva de quem j\u00e1 passou pelo processo revela tr\u00eas aprendizados especialmente importantes.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Pense no neg\u00f3cio, n\u00e3o apenas no c\u00f3digo<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No Nubank, excel\u00eancia t\u00e9cnica \u00e9 essencial, mas ela sozinha n\u00e3o basta. O processo seletivo inclui estudos de caso de modelagem de dados ao vivo, e os candidatos mais fortes costumam se diferenciar n\u00e3o por come\u00e7ar a construir imediatamente, mas por parar primeiro para entender o problema. Antes de escrever qualquer query ou arquitetura, \u00e9 fundamental fazer perguntas como:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Qual problema de neg\u00f3cio estamos resolvendo?<\/li>\n\n\n\n<li>Quem utilizar\u00e1 esses dados?<\/li>\n\n\n\n<li>Quais decis\u00f5es depender\u00e3o dessa estrutura?<\/li>\n\n\n\n<li>Quais trade-offs existem entre performance, completude e escalabilidade?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A expectativa n\u00e3o \u00e9 apenas avaliar sua capacidade de implementa\u00e7\u00e3o, mas sua habilidade de pensar como algu\u00e9m que j\u00e1 faz parte do time. Em outras palavras, trate o case como se voc\u00ea j\u00e1 estivesse trabalhando no projeto.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. Demonstre clareza ao navegar trade-offs<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Analytics Engineering \u00e9, em grande parte, a disciplina de tomar boas decis\u00f5es diante de restri\u00e7\u00f5es. No dia a dia, isso significa lidar constantemente com tens\u00f5es como:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Freshness de dados versus custo operacional<\/li>\n\n\n\n<li>Flexibilidade de schema versus performance de query<\/li>\n\n\n\n<li>Demandas urgentes de squads espec\u00edficos versus estabilidade de plataforma organizacional<\/li>\n\n\n\n<li>Velocidade de entrega versus governan\u00e7a de longo prazo<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Durante as entrevistas, muitas vezes o caminho do racioc\u00ednio importa mais do que a resposta final e o objetivo \u00e9 entender como voc\u00ea estrutura decis\u00f5es diante de ambiguidades reais. No Nubank, valorizamos profissionais capazes de resolver problemas complexos, n\u00e3o apenas encontrar respostas r\u00e1pidas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Traga curiosidade, independentemente da sua origem<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">N\u00e3o existe um \u00fanico caminho para Analytics Engineering. O Chapter re\u00fane profissionais com backgrounds diversos: ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o, estat\u00edstica, economia e trajet\u00f3rias menos convencionais. O ponto em comum n\u00e3o \u00e9 forma\u00e7\u00e3o espec\u00edfica, mas caracter\u00edsticas como:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Curiosidade intelectual<\/li>\n\n\n\n<li>Conforto com ambiguidade<\/li>\n\n\n\n<li>Interesse genu\u00edno por problemas complexos<\/li>\n\n\n\n<li>Desejo de entender profundamente como neg\u00f3cios funcionam<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Em uma empresa que opera sob a mentalidade de \u201cainda \u00e9 o dia um\u201d, sempre existir\u00e3o novos sistemas para entender, novos desafios para resolver e novas oportunidades para construir. Por isso, a curiosidade \u00e9 parte central da fun\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Em resumo, para futuros Analytics Engineers no Nubank, pense estrategicamente, navegue trade-offs com clareza e cultive a curiosidade, porque a combina\u00e7\u00e3o entre profundidade t\u00e9cnica, vis\u00e3o de neg\u00f3cio e capacidade de aprendizado constante \u00e9 o que mais diferencia profissionais que prosperam nesse ambiente.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Construa o futuro roxo<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Analytics Engineers no Nubank trabalham em mais de cem squads, mantendo mais de 60.000 datasets que servem mais de 100 milh\u00f5es de clientes em m\u00faltiplos pa\u00edses. O Chapter continua crescendo junto aos nossos desafios.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se esse \u00e9 o tipo de trabalho que voc\u00ea quer fazer.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>By Marlon Ferrari &#8211; Senior Analytics Engineer at Nubank Se voc\u00ea j\u00e1 teve curiosidade sobre o que um Analytics Engineer (AE) realmente faz no dia a dia, quais s\u00e3o as suas tarefas, ferramentas, decis\u00f5es e como \u00e9 o ritmo de trabalho dentro do maior banco digital do mundo, este artigo \u00e9 para voc\u00ea. 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