Skills
Pipelines de dados batch e streaming
Airflow e dbt (ETL/ELT)
AWS GCP ou Azure
Sobre a Vaga
Você vai construir, operar e evoluir a infraestrutura de dados da empresa, garantindo qualidade, disponibilidade e performance 24/7 para apoiar análises, previsões e operações do negócio. A atuação é em cultura AI-Native, usando IA para acelerar rotinas técnicas e melhorar a entrega para as áreas internas.
Responsabilidades
- Desenhar e manter pipelines de ingestão de dados batch e streaming a partir de plataformas como NGX, CRM Smartico, provedores de jogos, gateways de pagamento e canais de atendimento
- Construir e evoluir Data Warehouse e Data Lake com camadas (bronze, silver e gold) e governança ponta a ponta
- Implementar rotinas ETL/ELT automatizadas com Airflow, dbt, Fivetran ou equivalentes, assegurando SLAs acordados
- Estruturar dados para atender demandas das áreas de Lifecycle & CRM, Performance MKT, Ops, Tecnologia & Produto, Financeiro, Jurídico e Gente & Gestão
- Garantir integridade, segurança e conformidade LGPD, incluindo auditoria, controle de acesso por papel e mascaramento de dados sensíveis
- Monitorar performance de queries, custos de processamento e confiabilidade das pipelines, com otimizações em cloud (AWS/GCP/Azure)
- Colaborar na modelagem dimensional, criação de data marts e camadas semânticas com foco em consumo analítico e autoatendimento
- Apoiar o Head AI/Dados na disponibilização de datasets e rotinas de feature engineering para modelos preditivos e recomendação
- Desenvolver e manter APIs internas de dados com baixa latência e escalabilidade para Product, CRM e Marketing
- Documentar arquitetura, catálogo de dados, lineage e dicionários para aumentar discoverability e autonomia
- Implementar observabilidade (logs, métricas e alertas) para qualidade de dados e acompanhamento proativo
- Participar do mapeamento de dados e processos com Head AI/Dados e PO/Scrum Master, traduzindo necessidades em backlog técnico
- Atuar como referência técnica, mentorar profissionais e revisar código de pipelines críticos
- Usar IA como extensão do trabalho técnico: geração de código, revisão de queries, documentação, troubleshooting e detecção de anomalias
Requisitos
- Experiência com engenharia de dados, construção e operação de pipelines batch e streaming
- Conhecimento em Data Warehouse/Data Lake com governança e camadas de dados
- Vivência com ETL/ELT e ferramentas como Airflow, dbt, Fivetran ou similares
- Familiaridade com arquitetura e otimização em cloud (AWS, GCP ou Azure)
- Experiência com controle de acesso, mascaramento de dados e boas práticas de compliance (LGPD)
- Conhecimento em modelagem dimensional, data marts e camadas semânticas
- Capacidade de monitorar performance, custos e confiabilidade de processamento
- Experiência com APIs internas de dados e documentação (catálogo/lineage)
Beneficios
- Atuação em ambiente AI-Native com uso prático de IA para acelerar desenvolvimento e troubleshooting
- Trabalho com foco em qualidade de dados, governança e observabilidade
- Colaboração com múltiplas áreas do negócio para apoiar decisões, operação e automação