Data Developer Senior , Brazil

Estamos em busca de uma pessoa para atuar como Engenheiro(a) de Dados. Procuramos um profissional com perfil técnico, visão de arquitetura e foco em qualidade, capaz de transformar dados em ativos confiáveis para consumo por áreas analíticas e de negócio.

Responsabilidades:

- Apoiar, orientar e estruturar o time de dados (engenheiros e analistas), promovendo boas práticas de engenharia, revisão técnica e evolução contínua das soluções entregues;

- Estruturar e evoluir a arquitetura de dados da plataforma, estabelecendo padrões para modelagem, pipelines, camadas de dados (Bronze, Silver, Gold) e governança, garantindo consistência e escalabilidade;

- Apoiar na priorização e refinamento das demandas técnicas, garantindo que as histórias estejam bem definidas, com critérios claros e viáveis para o time executar;

- Garantir a qualidade dos dados entregues, definindo práticas de validação, documentação e rastreabilidade ao longo de todo o ciclo de vida dos dados;

- Traduzir necessidades estratégicas em soluções de dados, atuando como ponto de contato técnico com stakeholders e áreas de produto, operações e gestão.

Requisitos Técnicos:

- Sólida experiência com engenharia de dados e liderança técnica de times de dados;

- Experiência com KPIs e indicadores do ramo financeiro (setor bancário);

- Domínio de SQL avançado e Python/PySpark para revisão e desenvolvimento de soluções;

- Experiência com Azure Databricks (Spark, PySpark e Spark SQL);

- Experiência com Azure Data Factory (ADF) para orquestração de pipelines;

- Vivência com arquitetura Medallion (Bronze, Silver, Gold) e Delta Lake;

- Conhecimento em modelagem de dados para analytics (Star Schema, OBT, fato/dimensão);

- Experiência com governança de dados, qualidade e documentação de pipelines;

- Capacidade de comunicação técnica e não-técnica com diferentes perfis de stakeholders;

- Experiência na estruturação e gestão de backlogs técnicos em times ágeis.

Diferenciais:

- Experiência com Azure Purview ou ferramentas de catálogo e linhagem de dados;

- Vivência com CI/CD para dados (ex: Azure DevOps);

- Conhecimento em ferramentas de BI (ex: Power BI, Looker) para validação de indicadores;

- Experiência com times de growth marketing, apoiando análises de aquisição, ativação e retenção;

- Experiência com streaming de dados (Spark Structured Streaming ou Azure Event Hubs);

- Certificações Azure relevantes (ex: DP-203, Databricks Certified Data Engineer);

- Vivência em projetos de grande escala e alta criticidade;

- Conhecimentos em IA Generativa aplicada à engenharia e análise de dados.

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