Sobre

Estamos em busca de um(a) Líder de Dados hands-on para liderar as iniciativas de Engenharia de Dados e Analytics, definindo arquitetura, governança e processos para coleta, tratamento, armazenamento e consumo de dados. Este profissional atuará diretamente no desenvolvimento técnico e também na coordenação de time, sendo responsável por garantir que os dados suportem decisões estratégicas do negócio.Responsabilidades e atribuiçõesResponsabilidadesLiderar a área de Engenharia de Dados e Analytics, atuando de forma técnica e estratégica.Definir arquitetura de dados, pipelines e melhores práticas para ambientes escaláveis e seguros.Projetar, implementar e manter pipelines de dados usando AWS Athena, Glue, Apache Airflow, Python, Nifi e Postgres.Estruturar data lakes e data warehouses, garantindo qualidade, performance e governança dos dados.Atuar no desenvolvimento de soluções para ingestão, transformação, modelagem e disponibilização de dados para times de BI, Analytics e Machine Learning.Acompanhar métricas, performance dos pipelines e propor automações e melhorias contínuas.Garantir documentação, versionamento, segurança e boas práticas no ciclo de dados.Colaborar com stakeholders de tecnologia, produto e negócios para traduzir necessidades em soluções baseadas em dados.Apoiar e orientar analistas, engenheiros e cientistas de dados do time.Requisitos e qualificaçõesTecnologias e FerramentasCloud/Data (AWS): Athena, Glue, S3, IAM, Lambda.Orquestração e ETL: Apache Airflow, Apache Nifi.Linguagem: Python (Pyspark desejável).Banco de Dados: PostgreSQL (e desejável experiência com Redshift ou Snowflake).Versionamento e CI/CD: Git/GitFlow.Arquitetura de Dados: Data Lake, Data Warehouse, modelagem dimensional.Requisitos ObrigatóriosExperiência como Engenheiro(a) de Dados Sênior, Tech Lead ou Líder de Dados.Vivência prática com construção e manutenção de pipelines de dados (batch/stream).Expertise em Python, SQL e bancos relacionais (Postgres).Experiência com AWS (Athena, Glue, S3) e ferramentas de orquestração (Airflow e/ou Nifi).Conhecimentos de governança de dados, qualidade e boas práticas de engenharia.Perfil hands-on, com visão de liderança e capacidade de tomada de decisão técnica.Informações adicionaisDiferenciaisConhecimento em analytics, visualização de dados ou machine learning pipelines.Experiência com arquiteturas orientadas a eventos (Kafka, Kinesis).Vivência com LGPD, segurança e governança de dados corporativos.Certificações AWS (Data Analytics ou Solutions Architect).Cultura e AtuaçãoModelo híbrido em Alphaville.Papel estratégico na evolução da cultura data-driven da empresa.Autonomia para definir tecnologias, padrões e roadmap de dados.