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Vem pra Cadastra!\nComo Data Engineering & IA Manager, você liderará a construção, evolução e governança da arquitetura de dados dos nossos clientes e infraestrutura voltada para IA. Buscamos uma liderança técnica e com visão estratégica para gerenciar nossa equipe de Engenharia de Dados em um ambiente de consultoria impulsionado por Inteligência Artificial\nEssa posição é para atuar de forma híbrida (3x presencial e 2x remoto), na nossa sede deSão Paulo ou Porto Alegre.\nResponsabilidades e atribuições\nNo nosso Data Hub você terá o desafio de:\nLiderança & Cultura AI-First: Gerenciar e mentorar o time de engenharia de dados, incentivando o uso de ferramentas assistidas por IA no ciclo de desenvolvimento (Copilots, geração automática de documentação e código).\nArquitetura & IA Infrastructure: Desenhar arquiteturas de dados em nuvem preparadas para consumo de IA Generativa, LLMs e Machine Learning (incluindo pipelines para dados não estruturados).\nPipelines de Dados e Conectores MarTech: Supervisionar a ingestão (batch e real-time) das APIs de AdTech/MarTech (Google Ads, Meta, TikTok Ads e demais veículos de mídia) garantindo integração perfeita com Data Warehouses e CDPs.\nGovernança de Dados: Implementar políticas de qualidade, rastreabilidade, privacidade (LGPD) e segurança no tratamento de PII e dados sensíveis consumidos nos projetos.\nAceleração da Engenharia: Implementar ferramentas automáticas de detecção de anomalias em pipelines, testes de qualidade orientados por IA e monitoramento inteligente de custos em nuvem.\nSinergia com Ciência de Dados & MLOps: Liderar a criação da camada de Feature Stores e pipelines automatizados de preparação de dados para cientistas de dados e algoritmos preditivos de marketing.\nAtendimento Consultivo: Atuar como especialista técnico em reuniões estratégicas com clientes, conectando objetivos de marketing às melhores soluções tecnológicas e de IA.\nRequisitos e qualificações\nO que a Cadastra espera de você:\nExperiência comprovada na liderança ou gestão técnica de equipes de Engenharia de Dados.\nSólida experiência em Cloud Data Warehouses/Lakehouses (Snowflake, Google BigQuery, AWS Redshift ou 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