O que esta vaga pede
Arquitetura de Dados
Governança e Data Quality
Machine Learning e MLOps
Ver se você combina
Sobre a Vaga
Coordenador de Dados e IA na Luiza Barcelos Calcados S/a em Belo Horizonte (MG): liderar a evolução da arquitetura de dados e inteligência artificial, conectando estratégia de negócio à execução tecnológica.
Responsabilidades
- Liderar a evolução da arquitetura corporativa de Dados e IA (Data Lakehouse, Data Engineering, Analytics, Machine Learning, Model Serving e Governança)
- Avaliar e aprovar arquiteturas, soluções técnicas, padrões de integração e decisões de tecnologia
- Garantir arquitetura escalável, segura, observável e preparada para crescimento
- Definir e acompanhar padrões para ingestão, processamento, armazenamento, consumo e distribuição de dados
- Acompanhar tecnicamente pipelines de ingestão via APIs, CDC e processos batch/real-time
- Garantir boas práticas na arquitetura Bronze / Silver / Gold, incluindo rastreabilidade, histórico, qualidade e confiabilidade
- Acompanhar o uso de AWS S3, Delta Lake e Databricks como componentes da plataforma
- Garantir padrões de versionamento, CI/CD, observabilidade, monitoramento e tratamento de falhas
- Liderar a implantação e evolução de Data Quality (regras, testes, validações e indicadores)
- Estruturar e acompanhar Data Governance (Data Catalog, Data Lineage, ownership e stewardship)
- Trabalhar com Segurança e IAM para controle de acesso e proteção dos dados
- Acompanhar iniciativas de Machine Learning e IA, validando arquitetura, features, métricas e critérios de avaliação
- Garantir práticas de MLOps (versionamento, monitoramento, performance, drift, logs e auditoria)
- Garantir consumo e ativação de dados e modelos em dashboards, APIs e decisões de negócio
- Liderar tecnicamente times internos, parceiros e fornecedores, realizando technical reviews e auditoria de entregas
- Construir roadmaps técnicos e acompanhar indicadores de evolução da plataforma
Requisitos
- Forte background técnico para entrar na arquitetura e entender decisões técnicas
- Capacidade de identificar riscos, avaliar trade-offs e cobrar qualidade na execução
- Experiência com arquitetura de dados e IA, incluindo governança, qualidade e analytics
- Acompanhamento técnico de pipelines e práticas de engenharia de dados (APIs, CDC e batch/real-time)
- Conhecimento de AWS S3, Delta Lake e Databricks
- Vivência com Data Quality e Data Governance (catalog, lineage, ownership e stewardship)
- Experiência com Machine Learning/IA e práticas de MLOps
- Capacidade de traduzir problemas técnicos complexos para executivos e decisões de negócio
Título e texto são os da empresa. A candidatura é no site da empresa (netvagas.com.br) — daqui você sai preparado.
Saiba como funciona.