Arquiteto(a) de Big Data Sênior
Informações da Oportunidade
- Início Previsto: Jul/2026
- Duração Estimada: Nov/2027
Sobre o Projeto
Atuação em projeto estratégico de desenvolvimento de uma plataforma de monitoramento inteligente para o agronegócio, com foco em acelerar processos de crédito agrícola por meio da coleta, integração, processamento e análise de grandes volumes de dados.
O profissional será responsável por definir e evoluir a arquitetura de dados da solução, garantindo escalabilidade, desempenho, segurança e governança das informações utilizadas pela plataforma.
Principais Responsabilidades
- Definir e evoluir arquiteturas de Big Data alinhadas às necessidades do negócio.
- Projetar soluções para ingestão, processamento, armazenamento e disponibilização de grandes volumes de dados.
- Apoiar a definição de padrões, frameworks e boas práticas de arquitetura de dados.
- Atuar na integração de múltiplas fontes de dados internas e externas.
- Garantir escalabilidade, performance, segurança e disponibilidade dos ambientes de dados.
- Trabalhar em conjunto com equipes de desenvolvimento, engenharia de dados, analytics e áreas de negócio.
- Apoiar iniciativas de governança, qualidade e observabilidade dos dados.
- Conduzir análises técnicas e recomendar soluções aderentes aos objetivos do projeto.
Requisitos
- Experiência sólida em arquitetura de dados e soluções Big Data.
- Vivência em projetos de integração e processamento de grandes volumes de dados.
- Conhecimento em modelagem de dados, Data Lakes, Data Warehouses e arquiteturas analíticas.
- Experiência com ambientes cloud e arquiteturas distribuídas.
- Conhecimento em processos ETL/ELT e pipelines de dados.
- Vivência com metodologias ágeis.
- Capacidade de atuar de forma consultiva junto às áreas técnicas e de negócio.
Conhecimentos Desejáveis
- Plataformas de Big Data (Hadoop, Spark ou similares).
- Serviços de dados em nuvem (AWS, Azure ou Google Cloud).
- Ferramentas de streaming e processamento em tempo real.
- Soluções de Data Governance e Data Quality.
- Experiência em projetos de Analytics, Inteligência Artificial ou Machine Learning.
- Conhecimento do segmento de agronegócio, crédito agrícola ou serviços financeiros.
