Lider Técnico em Engenharia de Dados
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Descrição da vaga
Resumo da vaga:
Estamos em busca de uma Pessoa Líder Técnica de Engenharia de Dados (Tech Lead) para atuar em um dos maiores bancos digitais do país, contribuindo diretamente para a evolução de sua plataforma de dados e para o desenvolvimento de soluções tecnológicas de alta complexidade.
Buscamos uma pessoa com sólida experiência em Engenharia de Dados, visão estratégica de arquitetura e forte capacidade de liderança técnica, que combine atuação hands-on com habilidade para orientar profissionais, tomar decisões arquiteturais e garantir a excelência das entregas.
Você atuará em um ambiente de alta escala, com grandes volumes de dados, arquiteturas distribuídas e soluções em cloud, participando de iniciativas estratégicas relacionadas à modernização de plataformas, processamento de dados, integração de sistemas e disponibilização de informações para diferentes áreas de negócio.
O desafio exige autonomia, pensamento analítico, capacidade de resolução de problemas complexos e compromisso com a construção de soluções robustas, escaláveis, seguras e eficientes.
Responsabilidades e atribuições:
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Exercer a liderança técnica de um time de Engenharia de Dados, atuando como referência na definição de soluções, padrões de desenvolvimento e boas práticas de engenharia.
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Definir e evoluir arquiteturas de dados escaláveis, resilientes e seguras em ambientes cloud, com foco em AWS.
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Projetar, desenvolver e otimizar pipelines de dados para processamento em batch e streaming, utilizando Python, PySpark e SQL.
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Orientar tecnicamente engenheiros de dados, apoiando a resolução de problemas complexos, revisões de código e decisões arquiteturais.
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Conduzir discussões técnicas, refinamentos e definição de soluções em parceria com arquitetos, desenvolvedores, analistas, cientistas de dados e equipes de negócio.
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Garantir a eficiência, confiabilidade, disponibilidade e qualidade dos processos de ingestão, transformação, armazenamento e disponibilização de dados.
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Desenvolver e aprimorar soluções utilizando serviços AWS, como S3, Glue, EMR, Redshift e outros componentes do ecossistema de dados.
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Implementar e evoluir processos de orquestração, automação e monitoramento de pipelines de dados.
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Estabelecer boas práticas de engenharia de software aplicadas a dados, incluindo versionamento, testes automatizados, CI/CD, observabilidade e infraestrutura como código.
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Contribuir para a definição de padrões de modelagem, organização e governança de dados, garantindo rastreabilidade, integridade e conformidade com requisitos de segurança.
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Identificar oportunidades de otimização de desempenho, redução de custos e melhoria contínua da plataforma de dados.
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Apoiar o planejamento técnico das entregas, identificação de riscos, priorização de débitos técnicos e evolução da arquitetura.
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Promover compartilhamento de conhecimento, mentoria e desenvolvimento técnico dos profissionais da equipe.
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Atuar na investigação e resolução de incidentes críticos relacionados a pipelines, integrações e infraestrutura de dados.
Requisitos e qualificações:
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Experiência sólida em Engenharia de Dados, incluindo desenho, desenvolvimento e sustentação de soluções de alta complexidade.
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Experiência prévia como Tech Lead, Líder Técnico ou referência técnica de equipes de Engenharia de Dados.
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Domínio de Python e SQL avançado, incluindo otimização de consultas, transformação de dados e processamento de grandes volumes.
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Experiência sólida com Apache Spark e PySpark, incluindo processamento distribuído e otimização de performance.
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Experiência prática em ambientes AWS, especialmente com serviços de armazenamento, processamento e integração de dados, como S3, Glue e EMR.
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Conhecimento aprofundado em arquitetura de dados, incluindo Data Lake, Data Warehouse e padrões modernos de processamento de dados.
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Experiência na construção e sustentação de pipelines ETL/ELT escaláveis e resilientes.
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Experiência com ferramentas de orquestração de workflows, preferencialmente Apache Airflow.
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Conhecimento em arquiteturas distribuídas, integração de sistemas e processamento de dados em batch e streaming.
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Experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais, modelagem de dados e otimização de consultas.
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Vivência com práticas de engenharia de software, incluindo Git, code review, testes automatizados e CI/CD.
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Conhecimento de segurança, qualidade, observabilidade e governança de dados.
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Capacidade de liderar discussões técnicas, orientar decisões arquiteturais e influenciar equipes multidisciplinares.
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Excelente comunicação, autonomia, pensamento crítico e capacidade de resolução de problemas complexos.
Desejáveis:
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Experiência com Apache Kafka e arquiteturas orientadas a eventos.
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Conhecimento em Terraform e práticas de Infrastructure as Code (IaC).
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Vivência com AWS Lambda, Athena, Redshift e Step Functions.
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Experiência com Databricks, Delta Lake e arquiteturas Lakehouse.
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Conhecimento em DataOps, observabilidade de pipelines e automação de processos de dados.
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Experiência com soluções de Change Data Capture (CDC) e integrações de dados em tempo real.
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Conhecimento em FinOps e otimização de custos em ambientes cloud.
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Experiência com governança de dados, catálogos, linhagem e controles de acesso.
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Vivência em ambientes de alta criticidade, especialmente instituições financeiras, bancos digitais ou fintechs.
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Conhecimento da LGPD e de práticas de proteção de dados sensíveis.
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Experiência com soluções analíticas voltadas a crédito, risco, prevenção a fraudes ou produtos financeiros.
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Certificações AWS ou em plataformas de Engenharia de Dados.
Benefícios:
- Vale Alimentação e/ou Vale Refeição;
- Convênio Sesi e Sesc, oferecendo acesso a serviços de saúde, bem-estar e lazer;
- Parceria com Instituições de Ensino, com descontos exclusivos em cursos e programas educacionais;
- Auxílio para Certificações;
- Possibilidade de crescimento na empresa e de participação em projetos estratégicos;
- Oportunidade de trabalhar em uma empresa do mercado em plena expansão.