Referência centenária no setor automóvel e da mobilidade, o Grupo JAP representa 20 marcas automóveis, em mais de 60 pontos de venda e reparação CARBY, detém a MATRIZAUTO (maior megastore de viaturas seminovas e usadas do país) e o master franchise da rent a car SIXT em Portugal.Nacionalmente é, também, uma referência no mercado das máquinas agrícolas e industriais e de movimentação de cargas, com o Entreposto Máquinas, representante oficial de mais de 10 marcas do setor.Em África, o Grupo está presente em Angola, Quénia, Uganda e Tanzânia, onde é uma força em crescimento no mercado dos veículos pesados (MAN) e das máquinas agrícolas e industriais. Já em Moçambique, com a marca Entreposto, é uma referência de soluções de mobilidade, com viaturas ligeiras e pesadas, máquinas agrícolas e industriais e outros serviços adjacentes.Fazer parte do universo JAP é um compromisso com a evolução e a diversidade de mercados, clientes, geografias, pessoas e equipas.Se procura um desafio profissional aliciante, este projeto é para si!Responsabilidades: • Experiência em preparação, transformação e análise de dados partir de múltiplas fontes (SQL, APIs, cloud) • Ingestão e transformação de dados com Fabric, SQL, KQL e Python • Desenvolvimento e gestão de modelos semânticos em Power BI/Fabric • Criação de dashboards, relatórios e indicadores de desempenho • Aplicação de boas práticas de qualidade, segurança e governação de dados • Desenvolvimento de pipelines de dados e processos de integração • Colaboração com equipas e stakeholders para definição de requisitos • Foco na otimização de processos, reutilização e melhoria contínuaPerfil: • Habilitações ao nível Mestrado/Licenciatura em Engenharia Informática, Ciências de Informação ou similares; • Conhecimentos em analytics engineering, BI e análise de dados • Conhecimentos de Power BI e modelação semântica, com conhecimentos em modelação dimensional (star schema, snowflake) • Conhecimentos com modelos em escala empresarial, Direct Lake e incremental refresh • Conhecimentos em SQL, KQL e DAX para análise de dados • Conhecimentos com Microsoft Fabric, Data Factory e Dataflows Gen2 • Experiência ou interesse em Python/PySpark e dados em tempo real • Noções de modelos compostos, AI/ML e analytics avançado • Conhecimentos em ETL/ELT, carga incremental, qualidade de dados e tratamento de erros • Implementação de KPIs, métricas e camadas semânticas • Conhecimentos em governação e segurança de dados (RLS, CLS, DCL,etc.) • Boas práticas de visualização e design de dashboardsOferecemos: • Integração num Grupo sólido e credível, tendo em curso a implementação de vários projetos de crescimento; • Formação e possibilidade de desenvolvimento profissional e pessoal; • Oportunidade real de progressão de carreira, de acordo com o desempenho e as competências demonstradas; • Boas condições de trabalho e regalias sociais em vigor na empresa (Seguro de Saúde e Seguro de Vida).INFORMAÇÃO ADICIONAL: A ARPA ajuda empresas modernas a gerar dados a uma escala sem precedentes, mas a maioria enfrenta dificuldades com sistemas fragmentados, data lakes isolados e processos de ETL frágeis. Precisam de parceiros que consigam construir plataformas de dados resilientes e escaláveis, capazes de suportar tanto as análises de hoje como as ambições de IA de amanhã. A área de Data & Analytics da ARPA oferece exatamente isso. Utilizando o Microsoft Fabric como plataforma unificada, concebemos data lakehouses modernos que consolidam os dados empresariais, permitem obter insights em tempo real e preparam as organizações para análises potenciadas por IA. A nossa missão é tirar partido dos dados como uma vantagem competitiva central, para apoiar a tomada de decisões e impulsionar agentes de IA. Um Analytics Engineer de nível intermédio é um profissional com experiência na conceção, desenvolvimento e implementação de soluções analíticas à escala empresarial em Microsoft Fabric. As responsabilidades incluem preparar e enriquecer dados, proteger e manter ativos analíticos (modelos semânticos, data warehouses, lakehouses) e implementar modelos semânticos para reporting avançado. A função exige a utilização de SQL, KQL e DAX para consulta de dados, bem como a colaboração com arquitetos, analistas, engenheiros, administradores e stakeholders, com o objetivo de fornecer soluções analíticas escaláveis e governadas que suportem a tomada de decisão. Valorizamos a certificação DP-600.