Data Engineering Manager

Sobre a Insider Store

#WE ARE INSIDER
Você terá a chance de trabalhar lado a lado com profissionais obcecados pelo cliente, participando ativamente de projetos e iniciativas que impactam diretamente o negócio e transformam a realidade do mercado.

#ALWAYS EVOLVING
Oportunidade para quem deseja desenvolver sua carreira em um ambiente inovador, onde constantemente subimos a barra.

#MADE FOR THE FUTURE
A Insider oferece um espaço para aprendizado e desenvolvimento, proporcionando experiências significativas que irão enriquecer seu conhecimento e habilidades na área. Nós somos o futuro e nos preparamos para ele.

#INTENTIONALITY
Se você é uma pessoa proativa, curiosa e está sempre em busca de novos desafios, essa posição é perfeita para você.

Sobre a Vaga

O(a) Data Engineering Manager será responsável por transformar a área de dados em um motor estratégico de crescimento na Insider. É a liderança que garante que nossas plataformas, infraestrutura, pipelines e práticas de governança suportem velocidade, escala e confiabilidade, habilitando decisões de negócio baseadas em dados e impulsionando eficiência operacional em toda a empresa.

Procuramos uma pessoa que combine profundidade técnica com visão sistêmica e excelência em gestão. Alguém capaz de traduzir ambições de negócio em arquiteturas robustas, processos maduros e times de alto desempenho, preservando a cultura Insider de autonomia com responsabilidade, pragmatismo e foco incansável em resultado.

O que você terá a missão de entregar:

• Uma plataforma de dados confiável, observável e econômica que suporte analytics, BI e ML em produção.

• Times de engenharia de dados e analytics engineering organizados, com clareza de responsabilidades, trilhas de carreira e alto desempenho.

• Governança e contratos de dados que permitam autoatendimento seguro para squads de negócio.

• Roadmap técnico alinhado ao negócio com entregas previsíveis, priorização clara e redução de riscos operacionais.

Responsabilidades:

Arquitetura, Plataforma e Engenharia

• Definir e evoluir a arquitetura de dados (ingestão, processamento, lakes, warehouses, feature stores, APIs de dados e serviços orientados a dados).

• Garantir padrões elevados de engenharia: testes de dados, qualidade, observabilidade, SLOs/SLIs, segurança e escalabilidade.

• Liderar iniciativas de automação (onboarding de fontes, deploy de pipelines, infra-as-code) e integrações com ERPs, Shopify, UseInsider, sistemas internos e outros fornecedores.

• Otimizar custos e performance do Data Warehouse (particionamento, clustering, materialized views, caching, quotas).

• Avaliar e recomendar tecnologia com senso de custo-benefício (dbt, dataflow, Spark, Pub/Sub/Kafka, feature stores, MLOps tooling).

Operação, Governança e Confiabilidade

• Implantar e garantir processos de governança: catálogo de dados, data contracts, versionamento de schemas, políticas de acesso e runbooks.

• Estabelecer SLOs de frescor de dados, latência e disponibilidade para pipelines críticos; acompanhar via alertas e playbooks de resposta.

• Instituir práticas de observabilidade e testes (unitários, de contrato, end-to-end e monitoramento de data quality).

• Garantir confidencialidade, integridade e conformidade dos dados (LGPD / privacy-by-design).

Gestão de Times e Cultura

• Estruturar, desenvolver e liderar times de Data Engineers, Analytics Engineers e tech leads.

• Definir career frameworks, planos de desenvolvimento, ciclos de feedback e políticas de sucessão.

• Promover cultura de propriedade técnica, autonomia responsável, documentação e disseminação de melhores práticas.

• Recrutar e reter talentos com foco em diversidade, crescimento contínuo e alinhamento cultural.

Estratégia e Alinhamento com Negócio

• Co-desenvolver roadmap técnico com Produto, Engenharia, Data Science e áreas de negócio com priorização orientada por impacto.

• Traduzir necessidades de negócio em arquiteturas e entregas técnicas de alto impacto (ex.: experimentação em pricing, painéis operacionais, modelos de recomendação em produção).

• Negociar prioridades, custos e trade-offs com stakeholders não-técnicos.

• Reportar métricas-chave da área e manter a liderança informada sobre riscos e oportunidades.

Requisitos (obrigatórios)

• Experiência sólida em Data Engineering, com histórico relevante em arquitetura de dados, pipelines, integração, modelagem e plataformas analíticas.

• Experiência prévia liderando times técnicos (Data Engineering Manager, Tech Lead, Staff/Principal Data Engineer, etc.).

• Profundo conhecimento de SQL e pelo menos uma linguagem de programação relevante (Python / Java / Scala).

• Experiência prática com DWs modernos (BigQuery, Redshift, Snowflake ou equivalente) e ferramentas de orquestração (Airflow, Composer).

• Experiência com infra como código (Terraform), pipelines CI/CD e práticas de SRE/observability.

• Vivência em estabelecer governança de dados, contratos e políticas de acesso.

• Forte capacidade de priorização e tomada de decisão em contextos ambíguos e multidisciplinares.

• Excelentes habilidades de comunicação, influência e negociação com stakeholders técnicos e de negócio.

• Português fluente e inglês técnico (leitura/colaboração com vendors/documentação).

Diferenciais

• Experiência com dbt, metric layer, data contracts e observability aplicada a dados (Great Expectations, Monte Carlo etc.).

• Experiência com streaming (Kafka/PubSub), Spark/Dataflow e otimização de workloads.

• Experiência com plataformas de e-commerce (Shopify), uso de dados de mensageria (UseInsider) e integrações com ERPs.

• Historial em MLOps/feature stores, implantação de modelos em produção e integração entre engenharia de dados e Data Science.

• Experiência em otimização de custos em cloud (BigQuery cost controls, slot management, resource tuning).

• Vivência em contextos de rápido crescimento (scale-up), com necessidade de estruturar processos e times rapidamente.

Mais detalhes:

• Modelo de contrato: PJ;
• Modelo de trabalho: Hibrido;
• Descanso sem ser descontado; 22 dias úteis anuais, disponível após os três primeiros meses;
• Cartão Flexível;
• Plano de Saúde;
• Plano Odonto;
• Totalpass;
• Udemy;
• Insider Perks;
  • Oportunidade de crescimento e aprendizado em uma startup em rápida expansão
  • Ambiente de trabalho colaborativo e inovador, com exposição a novas tecnologias e processos

Nossa História

A Insider nasceu para desafiar o status-quo da indústria da moda. Aprendemos, inovamos e melhoramos constantemente, para criar um mundo onde todos são encorajados a subir a barra e buscar excelência desde 2017.

Hoje, temos mais de 1 milhão de clientes e um portfólio de produtos que tecem tecnologia, inovação e sustentabilidade. Esse é só o início de uma jornada que busca mudanças estruturais em uma das mais tradicionais e poluentes indústrias do mundo: a indústria da moda.

Principais destaques

• Participação no programa Startup School da aceleradora Y Combinator.
• Acelerada 2 vezes nos programas Endeavor Scale Up varejo e consumer goods.
• Acelerada pelo programa Endeavor Outliers pelo crescimento fora da curva dentro do peer group, ganhando o título de Empreendedores Endeavor.
• Eleita pela revista Forbes como uma das 25 startups mais promissoras do Brasil.