{"id":3910218,"url":"https://alion.io/job/lemon-energia-senior-staff-data-platform-engineer","title":"Senior Staff Data Platform Engineer","company":{"id":4522067,"name":"Lemon Energia","domain":null,"url":"https://alion.io/company/lemon-energia","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"InHire","truth_index":{"grade":"C","score":56,"open_postings":11,"ghost_share":0.727,"stale_share":0,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":null,"computed_at":"2026-11-11T05:49:22Z"}},"role":"Data Science","role_family":"Data Science","seniority":"staff","employment_type":null,"work_mode":"remote","remote_scope":"stated_countries","remote_scope_basis":"inferred_company_offices","remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"inferred","locations":[],"countries":[],"hiring_countries":["BR"],"hiring_countries_total":1,"salary":null,"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Dagster","optional":false},{"name":"dbt","optional":false},{"name":"Embeddings","optional":false},{"name":"FinOps","optional":false},{"name":"GCP","optional":false},{"name":"Google BigQuery","optional":false},{"name":"Helm","optional":false},{"name":"Kubernetes","optional":false},{"name":"Model Context Protocol","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"RAG","optional":false},{"name":"SLI/SLO/SLA","optional":false},{"name":"SOC 2","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"Terraform","optional":false},{"name":"Apache Kafka","optional":true},{"name":"Feature Store","optional":true},{"name":"GDPR","optional":true},{"name":"Vertex AI","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-11-06T14:25:55Z","employer_posted_date":"2026-11-06","last_verified_at":"2026-11-11T07:22:04Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":4,"trust":{"level":"ok","repost_count":0,"flags":["company_stale"],"days_open":4},"description":"Sobre a Lemon\nAs mudanças climáticas são um desafio complexo, mas as soluções não podem ser. Enquanto as ações climáticas forem de difícil acesso, nunca teremos um impacto unificado grande o bastante para fazer a diferença no planeta.\nA Lemon é o jeito mais simples para empresas e pessoas impactarem positivamente o meio ambiente por meio de uma energia mais barata e limpa. Entregamos uma energia diferente da tradicional, por isso conseguimos oferecer uma conta de luz mais econômica e sustentável. Somos comprometidos com nossos clientes e com o planeta, por isso garantimos sempre um atendimento mais próximo e inovações que incentivam mudanças no setor elétrico.\nSomos apoiados pelos principais investidores em tecnologia de todo o mundo, incluindo fundos de venture capital como Kaszek, Lowercarbon Capital, Canary, Big Bets, Actyus e Ambev. Endereçar um dos desafios mais significativos do mundo requer pensamento inovador e perspectivas diversas. Estamos construindo um time de pessoas com diferentes experiências, repertório profissional e formações educacionais. Se você compartilha da nossa paixão de criar essa a nova era da energia limpa, estamos ansiosos para conhecer o que de único você traz para Lemon.\nSobre o time de tech:\nO time de Tecnologia da Lemon é o coração da nossa inovação e crescimento. Nossa tecnologia é criada e mantida por times multidisciplinares, responsáveis por desenvolver soluções escaláveis e eficientes que impulsionam a nossa missão de revolucionar o setor de energia limpa. Trabalhamos em um ambiente dinâmico e colaborativo, onde a criatividade e a excelência técnica são valorizadas.\nNa área de dados, temos diversas disciplinas que colaboram entre si no processo de transformação de dados em insights estratégicos para o negócio. O time de Data Excellence é a fundação dessa área: constrói e evolui a Plataforma de Dados da Lemon, as soluções horizontais usadas por toda a empresa e os padrões de governança e qualidade que permitem o uso de dados democratizado e em escala. Estamos em constante evolução, e queremos que você lidere essa próxima etapa.\nO que você vai fazer:\nTer a oportunidade de ajudar a transformar em unicórnio uma empresa com um dos maiores potenciais do mercado brasileiro.\nSer a referência técnica do time de Data Excellence, definindo a visão, a arquitetura de referência multi-time e o roadmap técnico da Plataforma de Dados da Lemon - a fundação que vai permitir à empresa escalar com solidez e sustentabilidade.\nArquitetar a Data API da Lemon: o ponto único de entrada para automações de dados, com contratos claros e versionados entre a plataforma e quem a consome.\nProjetar e construir, com as mãos no código, soluções horizontais usadas por toda a empresa: ingestão (batch, streaming e CDC), orquestração com dependências entre DAGs e entre times, camadas de transformação e modelagem e semantic layer.\nDefinir a estratégia de storage e compute da plataforma, incluindo formato de tabelas (ex: Iceberg/Delta, quando fizer sentido) e a escolha dos motores de processamento.\nArquitetar a infraestrutura da plataforma: estrutura de infraestrutura como código para os repositórios de dados da organização, containerização e Kubernetes (deploy, autoscaling, estratégias blue/green), redes e segurança (VPC, federação de identidade/SSO) e gestão de quotas na cloud.\nTratar a plataforma como produto: criar golden paths, templates e ferramentas selfservice que deem autonomia aos times de domínio (Growth, GD, Seed, Finance, entre outros), medindo adoção e experiência de quem usa.\nAutomatizar a governança: guardrails no CI/CD (ex: pipelines que falham sem tags de compliance), contratos de dados, catálogo, linhagem, ownership por domínio e a implementação técnica de auditorias de compliance (LGPD e frameworks como SOC 2).\nArquitetar o stack global de observabilidade de dados: qualidade, SLAs/SLOs, alertas e monitoramento de uso.\nSer dono(a) da engenharia de custos (FinOps) do departamento: previsão de custos, compromissos de uso na cloud, eficiência de queries e de infraestrutura.\nLiderar a estratégia de IA aplicada à disciplina de dados: redefinir os workflows do time com agentes e assistentes de IA, usando boas práticas comprovadas no mercado e o que há de mais recente, com guardrails, governança e medição do ganho real de produtividade e qualidade.\nArquitetar a infraestrutura de IA sobre dados: RAG, bancos vetoriais (ou BigQuery Vector Search), pipelines de embeddings, filtros de PII antes que dados cheguem aos LLMs e acesso governado para agentes via APIs/MCP.\nArquitetar o model registry centralizado e a infraestrutura de serving de modelos para uso de múltiplos times, em parceria com ciência de dados.\nLiderar tecnicamente dois Data Platform Engineers: conduzir design reviews, escrever e revisar RFCs/ADRs, parear, mentorar e elevar o nível técnico do time - uma liderança pelo exemplo e pela técnica, não pela gestão.\nInfluenciar outras áreas de Tecnologia, Produto e Negócio na adoção de boas práticas de dados, sendo um(a) dos(as) pivôs no aculturamento da empresa em dados e IA.\nO perfil que buscamos:\nLiderança técnica de contribuidor individual: você lidera pela técnica, pelo exemplo e pela clareza de direção. Gosta de continuar construindo e passa a maior parte do tempo com as mãos no código e na arquitetura, não em gestão de pessoas.\nProfunda mentalidade de ownership, com forte responsabilidade pelo que constrói e mantém e pelo impacto da plataforma nas decisões da empresa.\nVisão sistêmica e de longo prazo: toma decisões de arquitetura pensando em escala, evolução e custo, sabendo equilibrar o ideal técnico com o momento da empresa.\nComunicativo(a), didático(a) e influente: escreve bem (RFCs, ADRs, documentação) e consegue traduzir decisões técnicas em impacto para o negócio e para executivos.\nGosta de desenvolver pessoas: mentora, dá feedback técnico claro e ajuda colegas a crescer, dentro e fora do time de dados.\nCuriosidade e pragmatismo com IA: acompanha de perto a evolução de agentes e LLMs aplicados a dados, já usa essas ferramentas no próprio trabalho e tem senso crítico sobre riscos, custo e ganho real.\nAdaptabilidade e flexibilidade para colaborar em um ambiente de constante dinamismo. Somos uma startup, e tomadas de decisão rápidas e assertivas fazem parte da nossa essência e do nosso momento.\nExperiência prévia / habilidades exigidas:\nTrajetória e senioridade: experiência sólida em engenharia de dados ou de plataforma, com histórico comprovado de ter definido e construído plataformas de dados usadas por múltiplos times, atuando como referência técnica ou tech lead em decisões de arquitetura com impacto em toda a organização.\n Arquitetura de Plataforma de Dados: domínio de arquiteturas e conceitos como Data Lake, Data Warehouse, Data Lakehouse, Data Mesh e Data Hub & Spoke, de formatos de tabela abertos (Iceberg/Delta) e de critérios de escolha de motores de compute, sabendo justificar trade-offs.\nEngenharia de Software e APIs: design de APIs e contratos de dados, testes automatizados e CI/CD com governança embutida no pipeline.\n Ingestão e Orquestração: experiência prática com pipelines batch e streaming, CDC e orquestração em escala (ex: Airflow/Cloud Composer, Dagster), incluindo dependências entre DAGs e entre times, idempotência e reprocessamento.\nModelagem e Transformação: modelagem dimensional e por domínio, uso de ferramentas como Dataform ou dbt e conceitos de semantic layer.\n Python / SQL Avançado: domínio de Python para engenharia (boas práticas, testes, empacotamento) e de SQL avançado, com otimização de queries e de custo em grandes volumes de dados.\n Cloud, Infraestrutura e Segurança: experiência com Google Cloud (especialmente BigQuery) ou outra cloud pública; infraestrutura como código (ex: Terraform) em escala organizacional; Kubernetes e containerização (Helm, autoscaling, estratégias de deploy); redes e identidade (VPC, peering, SSO/federação).\n Governança, Observabilidade e FinOps: experiência implantando observabilidade de dados, catálogo, linhagem, gestão de acessos, auditorias de compliance (LGPD) e previsão e otimização de custos de cloud.\nIA sobre dados: experiência prática com arquiteturas de RAG, embeddings e busca vetorial, proteção de dados sensíveis no uso de LLMs e uso cotidiano de agentes de IA no ciclo de engenharia, com visão sobre como padronizar e governar esse uso em um time.\nSerá um diferencial se você já tiver conhecimentos em (Não esperamos que você já conheça tudo isso, procuramos pessoas curiosas e que estejam dispostas a aprender):\nExperiência definindo políticas e guardrails de uso de IA generativa em times de engenharia ou de dados (ferramentas aprovadas, revisão, segurança, métricas de adoção e produtividade).\nKubernetes avançado: Custom Resource Definitions (CRDs), Operators e gestão de control planes e node pools.\nMLOps em escala: model registry, feature store e serving (ex: Vertex AI) para múltiplos times.\nFerramentas de catálogo e governança como Dataplex, DataHub ou OpenMetadata.\nStreaming em escala (ex: Pub/Sub, Kafka, Dataflow/Beam).\nFrameworks de compliance além da LGPD (GDPR, SOC 2).\nContribuições para a comunidade de dados (open source, palestras, artigos).\nExperiência no setor de energia ou em outros setores regulados.\nO que a gente oferece:\nTrabalho remoto;\nMateriais de escritório;\nCoworking em todo o país;\nCartão Flash flexível (pode ser usado nas categorias alimentação, refeição, mobilidade, educação, saúde e cultura);\nPlano de saúde;\nPlano odontológico;\nPrograma de saúde mental e bem-estar (Zenklub);\nWellhub (Gympass);\nAuxílio farmácia;\nDescanso remunerado;\n13ª parcela de remuneração.\nNão se elimine antes da hora:\nPesquisas mostram que homens costumam se candidatar quando atendem 60% dos requisitos de uma vaga, enquanto mulheres e pessoas de grupos sub-representados tendem a aplicar apenas quando preenchem todos os critérios. Se você acredita ter as habilidades para mudar o futuro da energia no Brasil conosco, mas não necessariamente preenche tudo listado acima, candidate-se mesmo assim. 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