Data Engineer Manager

CI&TData & AI

BrazilFull-TimeManager

Salary not disclosed

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Job Details

Required Skills: PythonSQLETLMachine LearningData engineeringSparkCI/CDGenerative AI

Experiência sólida em Engenharia de Dados, com atuação em ambientes complexos e de grande escala.
Experiência como referência técnica, apoiando decisões arquiteturais e a evolução de times.
Conhecimento avançado em SQL, Python e Spark.
Vivência com soluções de dados voltadas para Machine Learning, IA generativa ou sistemas baseados em agentes.
Experiência com stacks modernas de dados em ambientes de cloud.
Experiência na construção de pipelines de dados e processos de ETL/ELT.
Conhecimento de arquitetura de dados, processamento distribuído e integração entre diferentes fontes.
Experiência com práticas de CI/CD aplicadas a soluções de dados.
Conhecimento de modelagem de dados relacional e dimensional.
Capacidade de avaliar soluções considerando escalabilidade, segurança, desempenho, custos e sustentabilidade operacional.
Experiência com IA aplicada ao ciclo de desenvolvimento de software e engenharia de dados.
Formação em Ciência da Computação, Tecnologia da Informação, Engenharia ou áreas relacionadas.

Liderar tecnicamente o desenho, a implementação e a evolução de arquiteturas e plataformas de dados.
Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis, resilientes e de alta performance.
Definir padrões e boas práticas para soluções de Data Lake, Data Warehouse e Lakehouse.
Trabalhar com diferentes áreas para garantir integridade, qualidade, segurança e disponibilidade dos dados.
Implementar práticas de Data Quality e observabilidade nos pipelines.
Desenvolver e evoluir pipelines de CI/CD para processos de dados e ETL/ELT.
Definir e implementar modelos de dados relacionais e dimensionais.
Implementar práticas de Data Governance, incluindo catálogo, linhagem e controle de acesso.
Documentar arquiteturas, fluxos, processos e decisões técnicas.
Atuar na resolução de problemas técnicos complexos e em análises de causa-raiz.
Aplicar princípios de FinOps para acompanhar e otimizar os custos das soluções.
Orientar tecnicamente o time, contribuindo para sua autonomia e evolução.
Utilizar IA para aumentar a produtividade e a qualidade ao longo do ciclo de engenharia de dados.

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