Pessoa Especialista Inteligencia de Dados - TI

Descrição :

Requisitos:

• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação, Engenharia de Dados ou áreas correlatas.
• Pós-graduação, MBA ou Mestrado em áreas de Dados, Tecnologia ou Gestão
• Sólida experiência na área de dados, sendo referência técnica reconhecida.
• Experiencia comprovada em: implantação de projetos de Data Warehouse e/ou Data Lakehouse de médio a grande porte; Portfólio de projetos nas modalidades ágil e cascata; gestão ou apoio técnico a contratos e fornecedores de tecnologia de dados.
• SQL avançado e modelagem dimensional (fato/dimensão, Kimball ou equivalente).
• Arquiteturas de Data Warehouse e Data Lakehouse (Medallion / Bronze-Silver-Gold).
• Desenvolvimento de pipelines ETL/ELT: ingestão, transformação, carga incremental e full.
• Controle de qualidade de dados, reconciliação e auditoria de carga.
• Governança de dados: catálogo, linhagem, classificação e políticas de acesso
• Conceitos de segurança e privacidade de dados (LGPD).
• Acompanhamento ativo de tendências e avanços tecnológicos relacionados ao uso de dados.

Conhecimento técnico em plataformas de nuvem e dados:

• Microsoft Azure

Azure Data Factory, Synapse Analytics, Azure Data Lake, Databricks on Azure

• Amazon Web Services (AWS)

Glue, Redshift, S3, Lake Formation, EMR

• Google Cloud Platform (GCP)

BigQuery, Dataflow, Cloud Composer, Looker

• Oracle Cloud Infrastructure (OCI)

Autonomous Database, GoldenGate, OCI Data Transforms, ODI

• Databricks (qualquer nuvem)

Delta Lake, Unity Catalog, MLflow

• Snowflake

Snowpark, Data Sharing, Tasks & Streams

Diferenciais :

• Experiência com Jira ou outra ferramenta de gestão ágil (Azure DevOps, Monday, ClickUp, entre outras) em grandes empresas.
• Certificações em plataformas de nuvem (Azure, AWS, GCP, Oracle Cloud, Databricks, Snowflake).
• Experiência com metodologias de governança de dados (DAMA-DMBOK, Data Mesh).
• Conhecimento em práticas de DataOps, MLOps ou Engenharia de Analytics.
• Vivência com ambientes regulados ou auditorias de dados.
• Experiência em empresas de grande porte ou com múltiplas unidades de negócio.

Principais responsabilidades:

• Implantar e evoluir soluções de Data Warehouse e Data Lakehouse, desde o levantamento de requisitos até a entrega em produção.
• Projetar e implementar arquiteturas de dados (Medallion / Bronze-Silver-Gold, dimensional) adequadas aos requisitos de negócio e de escala.
• Conduzir o acompanhamento técnico do portfólio de projetos de dados, utilizando metodologias ágeis (Scrum, Kanban) e cascata conforme a natureza de cada iniciativa.
• Apoiar a gestão de contratos e fornecedores de tecnologia de dados, participando de avaliações técnicas, RFPs e definição de SLAs.
• Garantir a conformidade das soluções com políticas de segurança, privacidade e governança de dados (LGPD e normas internas).
• Atuar como referência técnica na área de dados, tanto para negócio quanto para as áreas da TI.
• Identificar e propor melhorias contínuas no ecossistema de dados, avaliando novas tecnologias e melhores práticas de mercado.
• Identificar oportunidades em que a aplicação de dados e análises possa gerar novas ideias, melhorias ou soluções inovadoras para processos, produtos ou serviços da organização.
• Pesquisar e avaliar novas fontes de dados emergentes (IoT, redes sociais, dados não estruturados) e novas ferramentas de coleta, análise e visualização.
• Desenvolver e conduzir projetos-piloto que testem e validem novas abordagens baseadas em dados.
• Colaborar com outras áreas da organização para identificar necessidades, definir metas e fornecer insights relevantes a projetos inovadores.
• Monitorar e comunicar os resultados e o valor gerado pelas iniciativas de dados (eficiência, vantagem competitiva, melhoria de produtos ou serviços).
• Promover uma cultura organizacional que valorize o uso estratégico de dados e a inovação alinhado aos valores da empresa.