Em Dados, você constrói de verdade: estrutura o dado, transforma em análise, automatiza com IA e conecta cada peça à decisão de negócio. Poucos projetos, muita profundidade — e o cliente saindo mais inteligente do que entrou.
Você percorre toda a cadeia do dado: extrai, modela, analisa e automatiza — e conecta cada peça à decisão.
E mais: também ser ponto de contato com o cliente — conduzindo reuniões, entendendo o problema de negócio por trás do dado, apresentando resultados e transferindo o conhecimento para o time dele.
A gente enxerga dados como uma cadeia que vai do bit ao board. É o mapa que você vai aprender a percorrer.
A Píer não só recomenda o que fazer com o dado. A gente constrói e entrega rodando.
Nossas abordagens vão do papel mais consultivo: estratégia de dados, diagnóstico e arquitetura, até colocar a mão e construir junto: montamos o datalake, o BI, os agentes de IA, e transferimos o know-how para o cliente operar. Essa disposição de construir dá credibilidade real como engenheiros e gestores de dados. E, para você, significa não parar no slide: ver o que você construiu virar decisão de verdade.
Não vendemos tecnologia pela tecnologia. Cada entrega é amarrada à geração de valor para o negócio — por isso o time de Dados vive perto dos processos, do financeiro e da estratégia do cliente, e atua tanto em projetos próprios quanto integrado às outras áreas da Píer. O que é inegociável é a qualidade e a profundidade técnica: é dela que vem a credibilidade para sentar à mesa com qualquer time e com o mercado.
E construir a solução é só metade do trabalho. Mudança de verdade exige revisitar processos a fundo e trabalhar a cultura de dados da empresa — senão nada se sustenta depois que a gente sai. Por isso documentamos, treinamos o time e deixamos o cliente capaz de evoluir sozinho o que foi construído.
Da extração manual à decisão em tempo real, do dado ao resultado financeiro. Projetos próprios e em parceria com os outros times da Píer.
O cliente extraía relatórios à mão no próprio sistema para ter uma visão mensal das vendas. Montamos o data warehouse, estruturamos os modelos e — tão importante quanto — treinamos a equipe para criar coisas novas e sustentar o que foi construído. Hoje a empresa acompanha as vendas a cada cinco minutos, o que é decisivo no fechamento de mês, quando cada meta precisa ser rebatida em tempo real.
Sobre essa fundação, o cliente foi além: montou um portal interno em low-code, passou a usar análise preditiva para qualificar os orçamentos feitos pelos clientes, analisar cross-sell e acelerar o estudo de expansão de lojas para novos estados. A Píer teve papel relevante em cada etapa — trazendo conhecimento e qualificando o time do cliente.
Desenvolvemos um motor de análise de processos judiciais. O contexto é desafiador: o âmbito jurídico carrega um grau alto de incerteza nas decisões, em que regras puramente determinísticas não dão conta. É justamente o cenário ideal para LLMs — e foi o que usamos para atacar o problema, atingindo 96% de acurácia nas análises automatizadas.
Implementamos o data warehouse e conduzimos uma revisão extensiva de sistemas e processos. No caminho, recuperamos MRR (receita recorrente mensal) que estava descoberto por problemas de processo, dados e integração entre sistemas — uma métrica fundamental no valuation de empresas do setor. O time de Dados atuou lado a lado com os times Financeiro e de Operações da Píer, amarrando as pontas soltas e garantindo que tudo conversasse — para então formalizar os resultados.
O projeto também melhorou o controle de inadimplência e deu à diretoria mais visibilidade e agilidade no fechamento dos números.
Aqui IA é o centro do trabalho, não um adendo.
A área de Dados é o P&D de IA da firma: a gente adota primeiro, testa na prática e depois leva para os outros times. Você vai usar IA no dia a dia — Claude Code, MCP, agentes — para construir mais rápido, automatizar o repetitivo e ir mais fundo em cada análise, aprendendo onde a tecnologia muda o jogo e onde o julgamento técnico segue decidindo.
E vai além do seu dia a dia: boa parte do que entregamos já roda com IA dentro do cliente — de agentes de conciliação e conferência de documentos a monitores de indicadores. Estamos construindo a tese de que, com IA, dá para entregar engenharia de dados de ponta sem precisar de um exército de especialistas — e você vai estar no centro disso.
Um dos ambientes de aprendizado mais acelerados que existem.
No processo, identificamos onde você se encaixa hoje, sempre olhando o seu potencial.
Apoia analistas e sócios na construção: prepara extrações, organiza dados, monta visões em BI e apoia automações simples. Tarefas definidas, com orientação próxima.
Executa frentes técnicas com mais autonomia: constrói pipelines e modelos de dados, desenvolve BI e participa de automações com IA. Responsável por partes de um projeto com supervisão.
Conduz entregas de ponta a ponta com os sócios: arquiteta a solução de dados, lidera a construção do datalake, BI e camadas de IA, e é o ponto de contato técnico com o cliente. É figura importante dentro do projeto.
Lidera projetos de dados de ponta a ponta, define arquitetura e padrões, constrói as frentes mais complexas de IA e é referência técnica para o time interno e para o cliente, além de apoiar na formação do time.
Como é, na prática, trabalhar em Dados na Píer.
Experiência ajuda, mas o que pesa é o potencial e o jeito de pensar.
Raciocínio técnico para resolver problemas de dados; visão de negócio para entender o que importa por trás da query; comunicação, poder de argumentação e de convencimento para conduzir reuniões com o cliente e defender uma recomendação; autonomia para correr atrás do conhecimento sem esperar que entreguem mastigado; familiaridade (ou vontade real de aprender) com dados, BI e IA; um perfil mão na massa, hardworker e com sede de aprender — e, acima de tudo, uma curiosidade inata, a mesma que move a Píer.
Alguns conhecimentos que ajudam:
Não. Buscamos potencial e raciocínio. Com IA, dá para entregar engenharia de dados de ponta vindo de várias formações — o que importa é como você pensa, não o diploma.
Não é requisito. Experiência ajuda, mas potencial pesa mais.
Sim, a partir do primeiro semestre.
Dada a complexidade dos nossos projetos, a experiência prévia facilita o nosso trabalho. No entanto, caso você seja novo e demonstre um interesse genuíno nas nossas competências e uma vontade real de se desenvolver, isso será levado em consideração no seu processo seletivo.
Não é pré-requisito, é diferencial. Vontade de aprender ferramenta nova rápido conta muito por aqui.
Escolhe a que mais faz sentido para você e a gente avalia isso no processo seletivo, junto com você.
Pode. Mesmo a Píer tendo divisões de áreas por conhecimentos aprofundados, valorizamos as multicompetências e as pessoas que mais se destacam aqui na companhia costumam ser as que dominam uma gama maior de conhecimentos.
Sim, presencial, no escritório da Píer, em Porto Alegre.
Possivelmente em mais de um projeto.
Dentro dos níveis citados: estagiário, analista jr, analista e especialista. Temos gente no time que entrou como estagiário e rampou até sênior.
IA é central no nosso dia a dia — Claude Code, MCP, agentes — e em boa parte do que entregamos ao cliente. Você vai ser exposto a conteúdos conceituais e a muitas tarefas práticas.
São três etapas: entrevista inicial, teste e entrevistas com sócios. Pode haver mais de uma entrevista com sócios da Píer. O processo costuma levar de 10 a 30 dias, conforme as agendas. Início previsto para junho.