Coordenador de Engenharia de Dados

Buscamos um(a) Coordenador(a) de Engenharia de Dados para liderar nossa equipe e garantir a evolução contínua da nossa plataforma de dados.

Este profissional terá um papel estratégico na evolução e otimização do nosso Data Lake, garantindo que as soluções estejam alinhadas às necessidades do negócio.

O candidato ideal deve ter forte capacidade de gestão de pessoas e projetos, conhecimento técnico aprofundado em engenharia de dados e uma visão orientada ao cliente, garantindo que as entregas agreguem valor ao negócio.

Responsabilidades:

• Liderar a equipe de engenharia de dados, promovendo um ambiente colaborativo e de alta performance.
• Atuar como facilitador do time, promovendo desenvolvimento contínuo dos profissionais.
• Definir e implementar estratégias para o armazenamento, processamento e integração de dados.
• Gerenciar e otimizar pipelines de dados de fontes internas e externas a organização, utlizando Azure Data Factory (ADF), Databricks e outros serviços do ecossistema Azure.
• Garantir a governança e a segurança dos dados dentro das melhores práticas.
• Trabalhar em conjunto com times de tecnologia e negócio para entender demandas e propor soluções eficientes.
• Garantir a disponibilidade e qualidade dos dados.
• Manter-se atualizado sobre novas tecnologias e tendências no mercado de engenharia de dados.
• Gestão de custos do ambiente Databricks.
• Gestao dos projetos da área.

Requisitos:

• Experiência comprovada em gestão de equipes técnicas, promovendo desenvolvimento e engajamento.
• Sólido conhecimento em engenharia de dados, incluindo modelagem, pipelines, governança e performance.
• Conhecimento de arquitetura de dados em camadas
• Experiência com plataforma Databricks, e ecossistema da Azure, incluindo ADF.
• Conhecimento de bancos de dados SQL e NoSQL e suas aplicações em arquiteturas de dados.
• Experiência na implementação de estratégias de dados escaláveis e orientadas ao negócio.
• Capacidade de traduzir necessidades do cliente em soluções técnicas eficazes.
• Visão estratégica e foco na entrega de valor para a empresa.

Diferenciais:

• Experiência com DataOps, CI/CD para pipelines de dados e automação de deploys.
• Experiencia com metodologia ágil (Scrum ou Kanban)
• Familiaridade com ferramentas de monitoramento e observabilidade de dados.
• Conhecimento ou experiencia em inteligência artificial ou machine learning aplicados a dados.
• Conhecimento de ferramentas de BI (Power BI)