A NIW é uma empresa de Consultoria que atua em diversas áreas, com destaque para as Tecnologias de Informação. Fazemos parte da Salvador Caetano e a nossa missão é acompanhar, apoiar e assegurar os diversos negócios do Grupo.
Sabias que o setor automóvel é um dos setores de maior inovação e de reinvenção na atualidade? A tecnologia e a digitalização são fatores chave para a sua evolução.
Se estás à procura de desafios em diversas áreas, não gostas de rotina e queres evoluir, este é o lugar certo para ti! Contamos contigo para juntos fazermos avançar o negócio!
Sobre a Função:
Para integrar a equipa de Analytics, procuramos alguém responsável por garantir que os dados certos chegam, no formato certo, às pessoas certas — transformando dados brutos em informação fiável, bem estruturada e pronta para análise.
Transformação e preparação de dados
- Recolher, limpar e transformar dados provenientes de múltiplas fontes
- Extrair, limpar e transformar dados provenientes de múltiplas fontes (bases de dados, APIs, ficheiros, cloud), utilizando SQL como linguagem principal
- Garantir a qualidade, consistência e integridade dos dados ao longo de todo o pipeline analítico
- Documentar regras de negócio, transformações aplicadas e critérios de validação de dados
- Identificar e resolver proativamente problemas de qualidade de dados antes de chegarem ao modelo, assim como a preocupação constante da performance da solução
Modelação para o modelo semântico (Power BI)
- Construir e manter modelos semânticos robustos no Power BI, de acordo com as normas e boas práticas definidas na equipa
- Otimizar o modelo para performance — redução de cardinalidade, gestão de DirectQuery vs Import, medidas DAX, etc
- Assegurar que o modelo semântico é reutilizável, escalável e auditável por outros elementos da equipa
Análise de dados
- Questionar os dados antes de os apresentar — validar fontes, identificar inconsistências e garantir que os números fazem sentido de negócio
Colaboração com equipas de dados
- Trabalhar com Data Engineers na definição de contratos de dados e estrutura de tabelas analíticas
- Explorar e consumir dados a partir de Lakehouses e Warehouses no Microsoft Fabric
O que valorizamos:
- Experiência de 2–3 anos em funções de análise ou engenharia analítica de dados
- Experiência intermédia/avançada com SQL — joins, CTEs, agregações, subqueries
- Experiência prática com Power BI e familiaridade com o ecossistema Microsoft Fabric
- Bons conhecimentos em construção de modelos dimensionais no Power BI — relações, hierarquias, tabelas de datas
- Bons conhecimentos em medidas de complexidade média/avançada — time intelligence, CALCULATE, variáveis, iteradores
- Boa capacidade de comunicação escrita e oral, adaptando o discurso à audiência
- Orientação para a qualidade — preocupação genuína com a fiabilidade e rastreabilidade dos dados
- Curiosidade analítica — vai além da pergunta inicial e procura o contexto que dá sentido aos números
- Proatividade e pensamento crítico
O que oferecemos:
- Soluções de trabalho flexível
- Comparticipação das despesas de saúde extensível ao agregado familiar
- Atribuição de subsídios de apoio aos projetos de vida pessoal e familiar
- Programa de benefícios flexíveis
- Descontos na compra de viaturas representadas pelo Grupo
- Vantagens na aquisição de produtos/serviços em diversas áreas (lazer, tecnologia, bem-estar, educação…)
- Formação e desenvolvimento contínuo
- Oportunidades de progressão de carreira num grupo com forte representação nacional e internacional
- Integração em equipa dinâmica com espírito jovem.
Na Salvador Caetano ajudamos as Pessoas a moverem-se.
Na Salvador Caetano queremos contribuir para um futuro inclusivo e representativo. Acreditamos que a diversidade de talento empodera as nossas equipas, cria ambientes propícios à inovação e contribui para a evolução do negócio. Aqui incentivamos a diferença e incluímo-la. Independentemente da idade, género, etnia ou religião, promovemos a igualdade de oportunidades e garante a integração numa cultura baseada na dignidade e respeito por todas as pessoas.
