Principais Responsabilidades e Atribuições:

Liderança de Equipe; Planejamento Estratégico; Projetar e implementar arquiteturas de dados eficientes e escaláveis (data warehouses, data lakes, pipelines de dados e infraestrutura de processamento de big data); Supervisionar o desenvolvimento e implementação de pipelines de dados, ETL, processos e fluxos de dados em ambientes distribuídos; Gerenciar projetos de engenharia de dados desde a concepção até a implementação, garantindo o cumprimento dos prazos, orçamentos e padrões de qualidade; Análise de Dados e Insight; Implementar políticas e procedimentos de qualidade de dados, governança e conformidade para garantir a integridade, precisão e conformidade dos dados em toda a organização; Colaboração Interdepartamental; Promover a melhoria contínua, inovação e aprendizado na equipe de engenharia de dados; Gestão de Stakeholders.

Requisitos e Qualificações Técnicas

Mínimo de 5 anos de experiência na área de dados; Mínimo de 2 anos em posição de gestão de times de dados; Vivência com metodologias ágeis (Scrum, Kanban, etc); Arquitetura de Dados: modelagem de dados, estruturas de armazenamento (data lakes), pipelines de dados e fluxos de dados em ambientes distribuídos; Linguagens de Programação: Python, Java, Scala, SQL; Ferramentas de Big Data: DBT, Hadoop, Spark, Kafka, Hive, HBase; Bancos de Dados; Cloud Computing: AWS, GCP, Microsoft Azure, Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure Data Lake; Data Warehousing: Experiência em design, implementação e otimização de data lakes para armazenamento e análise de grandes volumes de dados; Processamento de Stream: Apache Flink, Apache Storm, Kafka Streams; Segurança de Dados: Conhecimento em práticas de segurança de dados, criptografia, autenticação, autorização e conformidade com regulamentações de privacidade de dados, como GDPR, LGPD e HIPAA; Governança de Dados.

Diferenciais Desejáveis

Experiência com processos de estruturação de Data Lakes;