Detalhes da vaga Modalidade: Hibrido Tipo de contratação: CLT Seniority: Sênior Áreas de atuação: Tecnologia Formação: Graduação Vagas disponíveis: 1 Endereço: Rua Butantã - Pinheiros
Local
São Paulo - SP
Híbrido
Responsabilidades
- Projetar e desenvolver pipelines de dados escaláveis (batch e streaming), com foco em resiliência, performance e custo-eficiência.
- Liderar o desenho técnico de Data Lakes, Data Warehouses, Lakehouse e Data Mesh, garantindo aderência a padrões corporativos e boas práticas de governança.
- Implementar processos de ingestão, transformação e orquestração de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.
- Garantir linhagem, catálogo, metadados e documentação técnica, atuando em parceria com Data Owners e Data Stewards.
- Construir e manter testes automatizados de qualidade de dados, assegurando validade, completude, consistência, integridade e conformidade.
- Otimizar modelagem, consultas e custos em motores analíticos como BigQuery, Snowflake, Redshift, Databricks, Synapse, entre outros.
- Estruturar camadas confiáveis de dados (curated/gold layers) para consumo analítico, BI e IA.
- Atuar como referência técnica em squads multidisciplinares, apoiando times de produto, ciência de dados e áreas de negócio.
- Implementar observabilidade de dados, com monitoramento, logs, métricas, alertas e definição de SLAs/SLOs de dados.
- Avaliar, recomendar e padronizar ferramentas, frameworks e arquiteturas, garantindo escalabilidade, segurança e compliance.
- Mentorar e desenvolver profissionais do time, promovendo boas práticas, padronização e evolução técnica contínua.
Requisitos
- Experiência com alta volumetria, pipelines críticos e dados sensíveis (financeiro, saúde, benefícios, serviços).
- Vivência em ambientes regulados (LGPD, BACEN, SOX, ISO 27001, GDPR).
- Capacidade de desenhar soluções end-to-end, equilibrando custo, performance e segurança.
- Experiência com dados em tempo real, IA aplicada a pipelines, feature stores e governança para IA.
- Definição e gestão de SLAs, SLOs e Data Contracts entre domínios.
- Comunicação técnica e executiva, com forte alinhamento ao negócio.
- Atuação consistente como mentor(a) e formador(a) de times de dados de alta performance.
Diferenciais
- Liderança técnica em arquiteturas distribuídas e projetos de alta complexidade.
- Visão sistêmica e foco em escalabilidade, qualidade e impacto no negócio.
- Capacidade de atuar em incidentes críticos, com análise de causa raiz.
- Perfil colaborativo, proativo e orientado a resultados.
- Organização, disciplina e excelência em documentação técnica.
- Tomada de decisão baseada em dados, métricas e evidências.
Benefícios
- Assistência médica
- Assistência odontológica
- Auxílio creche
- PLR
- Seguro de vida
- Vale alimentação
- Vale refeição
- Vale transporte
- Previdência Privada
Faixa salarial
Não especificado
Carga horária
Não especificado
Tipo de contrato
CLT
Sobre a empresa
Sobre a empresa: Não especificado
Stack Técnica (Hard Skills)
- Arquitetura & Estratégia de Dados
- Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse
- Data Mesh, Data Mesh Federado, Data Fabric
- Domain-Driven Data Pipelines
- Ingestão & Pipelines ETL / ELT, CDC, Streaming
- Integração via APIs, Webhooks, eventos e filas
- Orquestração Airflow, Prefect, Dagster, DBT Cloud
- Dataplex, Data Factory, Step Functions
- Transformação & Processamento SQL avançado
- Python, Spark (PySpark / Scala)
- DBT (Core / Cloud), Dataform
- Databricks, Dataproc, notebooks analíticos
- Processamento em Larga Escala BigQuery, Databricks, Hadoop
- Dataflow, Dataproc, Glue, EMR
- Delta Lake, arquitetura Lakehouse
- Streaming & Mensageria Kafka, Pub/Sub, Kinesis
- Flink, Spark Structured Streaming
- Governança & Qualidade de Dados
- Catálogo, linhagem e classificação de dados
- Data Quality e Data Contracts
- Ferramentas como: Great Expectations, Soda, DBT Tests, OpenLineage, Dataplex, Purview, Collibra
- DevOps & Infraestrutura
- Terraform e infraestrutura como código
- CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Cloud Build)
- Docker, Kubernetes, Helm
- Monitoramento: Prometheus, Grafana, Cloud Monitoring
- Modelagem & Performance
- Data Modeling (Kimball, Star/Snowflake)
- Particionamento, clusterização
- Tuning de queries, caches e otimização de custos
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