Arquiteto de Engenharia de Dados

Arquiteto de Engenharia de Dados

Buscamos um(a) profissional para atuar na definição e evolução de arquiteturas de dados, garantindo eficiência, escalabilidade e alinhamento às melhores práticas de governança, FinOps e integração com plataformas de IA (ML/GenAI). Será responsável por apoiar iniciativas estratégicas desde a concepção dos projetos, traduzindo necessidades de negócio em soluções técnicas robustas e sustentáveis. Também atuará no desenvolvimento de pipelines de ingestão e tratamento de dados, aplicando conceitos de DataOps para assegurar automação, resiliência, qualidade e monitoramento contínuo dos processos.

Descrição das atividades

- Desenhar e evoluir arquiteturas de dados: Definir padrões, boas práticas e estratégias que garantam eficiência e escalabilidade, incluindo FinOps, governança e integração entre plataforma de IA (ML/GenAI). - Viabilizar iniciativas de dados: Atuar desde a concepção dos projetos, interagindo com áreas de negócio para entender necessidades e traduzir requisitos funcionais em soluções técnicas robustas. - Criar soluções para ingestão e tratamento de dados.

- Desenvolver pipelines resilientes e escaláveis, aplicando conceitos de DataOps para garantir qualidade, automação e monitoramento contínuo.

Requisitos e Qualificações Obrigatórias

- Experiência sólida em engenharia de dados em ambientes de grande escala. - Proficiência em arquitetura e modelagem de dados analíticos (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse, Data Mesh). - Domínio de tecnologias de Big Data e processamento distribuído (Spark). - Conhecimento avançado em SQL e otimização de consultas complexas. - Programação avançada em Python e pySpark - Experiência com serviços de dados em nuvem AWS (Glue, EMR, Lake Formation, Redshift, S3, Step Functions, etc) e práticas de DataOps e FinOps. - Experiência com pipelines ETL/ELT (dbt, Glue) e orquestração (Airflow, Step Functions). - Familiaridade com microsserviços, APIs, containers e mensageria (Kafka, Kinesis). - Conhecimento em governança, segurança e compliance em ambientes críticos. - Boas práticas de engenharia de software (versionamento, CI/CD, testes). - Capacidade de traduzir conceitos de negócio em métricas quantitativas (KPIs/OKRs). - Experiência em mentoria técnica e liderança de times.

Graduação ou cursando Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação ou Análise de Sistemas.

Requisitos e Qualificações Desejáveis

- Atuação prévia em ambientes de IA (preparação de dados para ML/GenAI).