Estamos em busca de um gestor de Engenharia de Dados para liderar e desenvolver nosso time de engenheiros, responsáveis por construir e otimizar pipelines, arquiteturas e processos de dados que suportam análises estratégicas e avançadas. Este profissional será peça-chave para impulsionar o uso de ferramentas de ELT e preparar o time para o futuro, incorporando Inteligência Artificial como parte fundamental das soluções de dados.
Principais Responsabilidades
- Gestão de equipe: liderar, orientar e desenvolver engenheiros de dados, garantindo entregas de qualidade e alinhadas aos objetivos estratégicos da empresa.
- Arquitetura e infraestrutura de dados: definir e implementar soluções escaláveis em Data Warehouses e Data Lakes.
- Governança e segurança: assegurar a qualidade, segurança e confiabilidade dos dados.
- Otimização de processos: monitorar, automatizar e otimizar pipelines e fluxos de dados, garantindo performance e disponibilidade.
- Estratégia de dados e AI: identificar oportunidades de uso de inteligência artificial e automação para aumentar eficiência e valor gerado pelo time.
- Colaboração com áreas de negócio: traduzir necessidades estratégicas em soluções técnicas claras e eficazes.
Requisitos Técnicos
- Experiência sólida em ferramentas de ELT/ETL (Alteryx, Power Query, Talend ou similares).
- Domínio em SQL e Python (bibliotecas como pandas, matplotlib, etc.).
- Conhecimento em ferramentas de BI (Power BI, Tableau).
- Vivência em ambientes de nuvem (preferencialmente OCI).
- Experiência com arquitetura de dados (Data Warehouse, Data Lake, pipelines).
- Desejável: familiaridade com dados de clientes e plataformas de CRM.
Requisitos de Liderança e Perfil Comportamental
- Autonomia e visão estratégica para conduzir entregas complexas.
- Comunicação clara, traduzindo problemas técnicos em soluções de negócio.
- Proatividade e inovação, antecipando tendências e propondo melhorias.
- Experiência prévia como líder de equipes de engenharia de dados ou funções correlatas.
Diferenciais
- Experiência em aplicar Inteligência Artificial em processos de dados (ex.: automação de pipelines, ML Ops, data quality assistido por AI).
- Histórico de transformação de times para uso de novas tecnologias emergentes.
Perfil dos profissionais que estarão sob sua gestão, os profissionais atuam com:
- Desenvolvimento de rotinas e pipelines analíticos em Python, R ou Scala;
- Exploração e tratativas de grandes volumes de dados;
- Muito conhecimento de PL-SQL;
- Construção de dashboards e relatórios em Power BI, Tableau ou QlikView;
- Ambientes de dados em nuvem na OCI.
