Engenheiro de Dados Sênior

? Propósito da Posição

Projetar, construir e escalar a arquitetura de dados da organização, garantindo pipelines resilientes, dados confiáveis, alta performance, observabilidade e governança aplicada.
A posição é chave para viabilizar analytics avançado, IA e decisões estratégicas orientadas por dados, atuando como referência técnica e acelerando a maturidade do ecossistema de dados.

? Principais Responsabilidades

• Projetar e desenvolver pipelines de dados escaláveis (batch e streaming), com foco em resiliência, performance e custo-eficiência.

• Liderar o desenho técnico de Data Lakes, Data Warehouses, Lakehouse e Data Mesh, garantindo aderência a padrões corporativos e boas práticas de governança.

• Implementar processos de ingestão, transformação e orquestração de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.

• Garantir linhagem, catálogo, metadados e documentação técnica, atuando em parceria com Data Owners e Data Stewards.

• Construir e manter testes automatizados de qualidade de dados, assegurando validade, completude, consistência, integridade e conformidade.

• Otimizar modelagem, consultas e custos em motores analíticos como BigQuery, Snowflake, Redshift, Databricks, Synapse, entre outros.

• Estruturar camadas confiáveis de dados (curated/gold layers) para consumo analítico, BI e IA.

• Atuar como referência técnica em squads multidisciplinares, apoiando times de produto, ciência de dados e áreas de negócio.

• Implementar observabilidade de dados, com monitoramento, logs, métricas, alertas e definição de SLAs/SLOs de dados.

• Avaliar, recomendar e padronizar ferramentas, frameworks e arquiteturas, garantindo escalabilidade, segurança e compliance.

• Mentorar e desenvolver profissionais do time, promovendo boas práticas, padronização e evolução técnica contínua.

?️ Stack Técnica (Hard Skills) Arquitetura Estratégia de Dados

• Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse

• Data Mesh, Data Mesh Federado, Data Fabric

• Domain-Driven Data Pipelines

Ingestão Pipelines

• ETL / ELT, CDC, Streaming

• Integração via APIs, Webhooks, eventos e filas

Orquestração

• Airflow, Prefect, Dagster, DBT Cloud

• Dataplex, Data Factory, Step Functions

Transformação Processamento

• SQL avançado

• Python, Spark (PySpark / Scala)

• DBT (Core / Cloud), Dataform

• Databricks, Dataproc, notebooks analíticos

Processamento em Larga Escala

• BigQuery, Databricks, Hadoop

• Dataflow, Dataproc, Glue, EMR

• Delta Lake, arquitetura Lakehouse

Streaming Mensageria

• Kafka, Pub/Sub, Kinesis

• Flink, Spark Structured Streaming

Governança Qualidade de Dados

• Catálogo, linhagem e classificação de dados

• Data Quality e Data Contracts

• Ferramentas como: Great Expectations, Soda, DBT Tests, OpenLineage, Dataplex, Purview, Collibra

DevOps Infraestrutura

• Terraform e infraestrutura como código

• CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Cloud Build)

• Docker, Kubernetes, Helm

• Monitoramento: Prometheus, Grafana, Cloud Monitoring

Modelagem Performance

• Data Modeling (Kimball, Star/Snowflake)

• Particionamento, clusterização

• Tuning de queries, caches e otimização de custos

• Diferenciais para o Nível Sênior

• Liderança técnica em arquiteturas distribuídas e projetos de alta complexidade.

• Experiência com alta volumetria, pipelines críticos e dados sensíveis (financeiro, saúde, benefícios, serviços).

• Vivência em ambientes regulados (LGPD, BACEN, SOX, ISO 27001, GDPR).

• Capacidade de desenhar soluções end-to-end, equilibrando custo, performance e segurança.

• Experiência com dados em tempo real, IA aplicada a pipelines, feature stores e governança para IA.

• Definição e gestão de SLAs, SLOs e Data Contracts entre domínios.

• Comunicação técnica e executiva, com forte alinhamento ao negócio.

• Atuação consistente como mentor(a) e formador(a) de times de dados de alta performance.

? Soft Skills

• Comunicação clara e assertiva com times técnicos e liderança executiva.

• Visão sistêmica e foco em escalabilidade, qualidade e impacto no negócio.

• Capacidade de atuar em incidentes críticos, com análise de causa raiz.

• Perfil colaborativo, proativo e orientado a resultados.

• Organização, disciplina e excelência em documentação técnica.

• Tomada de decisão baseada em dados, métricas e evidências.

? Entregáveis Esperados

• Arquitetura de dados e pipelines documentados, versionados e padronizados.

• Pipelines automatizados com observabilidade, alertas e métricas claras.

• Testes de qualidade e contratos de dados aplicados.

• Dados disponíveis em camadas confiáveis para BI, Analytics e IA.

• Dashboards de monitoramento de pipelines, qualidade e performance.

• Redução de custos e ganhos mensuráveis de performance.

• Soluções entregues com resiliência, segurança e governança.