Engenheiro(a) Dados Sênior | Data Management

• Tipo de Trabalho: Trabalho Remoto

Sobre a vaga:

A pessoa nessa posição fará parte do time de Data Management, tendo o papel de referência técnica na disponibilização, entendimento e sustentação de projetos e processos de gerenciamento de dados da empresa, usando boas práticas e identificando melhorias técnicas para os processos internos da área, voltadas para qualidade, segurança, descoberta e governança dos dados.

Atuará com autonomia e ownership técnico para destravar necessidades da empresa, empoderar os usuários na tomada de decisão baseada em dados e fornecer ferramentas para prover dados estáveis, com qualidade e consistentes. Será responsável por definir a direção técnica de um ou mais domínios da plataforma de Data Management, tomando decisões arquiteturais e sendo a referência para o time nessas áreas.

Responsabilidade e atribuições:
Ser referência técnica de Data Management na plataforma de dados, com ownership de um ou mais domínios (segurança e descoberta do dado);
Desenvolver, manter e evoluir automações e serviços em torno do gerenciamento de dados, com foco em qualidade, segurança e escalabilidade;
Criar e manter guidelines técnicas de dados, definindo padrões e boas práticas seguidas por todo o time de dados;
Atuar como ponte técnica entre Data Management e outras áreas (Engenharia, Segurança, Produto, Compliance), alinhando expectativas, negociando prazos e definindo contratos de dados;
Estruturar e evoluir a arquitetura da plataforma, identificando proativamente riscos e oportunidades antes que se tornem incidentes;
Garantir qualidade e estabilidade por meio de code reviews, documentação técnica (RFCs, ADRs) e monitoramento da plataforma;
Atuar com visão de produto, tratando Data Management como produto interno com atenção a SLAs, observabilidade e roadmap evolutivo;
Apoiar tecnicamente desenvolvedores e analistas do time, promovendo mentoria e compartilhamento de conhecimento.

Requisitos e qualificações
Conhecimento sólido em Python (orientação a objetos, design patterns, testes automatizados);
Conhecimento em APIs (exemplo: FastAPI, Flask);
Conhecimento em linguagens de modelagem de dados: SQL, PySpark e/ou Pandas;
Experiência trabalhando em uma base de código com colaboradores, com domínio de versionamento (Git / GitHub) e fluxos de code review;
Conhecimento em arquitetura em cloud, preferencialmente AWS, utilizando as features de IAM, Lambda, S3, Glue, EMR, CloudWatch e outros;
Conhecimento em lógica de programação: como escrever queries em banco de dados, usar parâmetros, criar variáveis;
Conhecimento em alguma ferramenta de gerenciamento de fluxo de trabalho (exemplo: Apache Airflow), incluindo design de orquestrações resilientes e reprocessáveis;
Conhecimento nos componentes de gerenciamento de dados como custos, linhagem, qualidade e monitoramento dos dados;
Experiência no desenvolvimento, manutenção e arquitetura de microsserviços;
Experiência em práticas de governança de dados aplicadas a ambientes de dados em escala;
Experiência na implementação e operação de plataformas Data Lake / Hadoop, e/ou ETL de grande volume;
Conhecimento em arquitetura e mapeamento/modelagem de dados;
Inglês para interpretação de documentações e artigos técnicos.

São diferenciais para essa vaga:
Conhecimento em ferramentas de visualização de dados como Tableau e Databricks SQL;
Boas práticas em armazenamento de dados, estruturação de Data Lake e em otimizações de pipelines;
Conhecimento em LGPD e frameworks de classificação e proteção de dados;
Experiência com práticas de DataOps, CI/CD para dados, observabilidade de pipelines e gestão de ambientes;
Experiência com design de sistemas distribuídos aplicados a dados;
Capacidade de produzir documentação técnica de referência (RFCs, ADRs, docs de arquitetura).

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