Detalhes da Vaga

Empresa

Área(s) de Atuação

TI - Banco de Dados

Descrição da Vaga

Modalidade: Híbrido São Paulo/SP (Av. Brigadeiro Luís Antônio)

Descrição da ocupação

O Arquiteto de Dados será responsável por projetar, desenvolver e implementar arquiteturas de dados robustas e escaláveis para suportar iniciativas de Dados e Analytics. Este profissional desempenha um papel estratégico na definição de soluções que garantam a integração, qualidade, segurança e disponibilidade de dados, alinhadas aos objetivos de negócios da organização. Atuará em colaboração com equipes de engenharia de dados, cientistas de dados, analistas de negócios e stakeholders para criar pipelines de dados eficientes e arquiteturas que suportem análises avançadas, relatórios e machine learning.

Responsabilidades

• Projetar e implementar arquiteturas de dados escaláveis, incluindo data lakes, data warehouses e pipelines de dados.
• Definir modelos de dados (conceituais, lógicos e físicos) que atendam às necessidades de negócios e otimizem o desempenho.
• Garantir a integração de dados de fontes heterogêneas, incluindo sistemas legados, APIs, bancos de dados relacionais e não relacionais.
• Implementar estratégias de governança de dados, garantindo qualidade, consistência, segurança e conformidade com regulamentações (ex.: LGPD, GDPR).
• Colaborar com equipes de engenharia de dados para otimizar ETL/ELT e processos de ingestão de dados.
• Avaliar e recomendar tecnologias e ferramentas para suportar a arquitetura de dados (ex.: AWS, Azure, Google Cloud, Snowflake, Databricks).
• Monitorar e otimizar o desempenho de sistemas de dados, identificando gargalos e propondo melhorias.
• Documentar arquiteturas, fluxos de dados e processos para garantir a continuidade e a transparência.

Requisitos

Habilidades Técnicas

• Bancos de Dados: Proficiência em bancos de dados relacionais (ex.: PostgreSQL, MySQL, SQL Server) e não relacionais (ex.: MongoDB, Cassandra, DynamoDB).
• Ferramentas de Dados: Experiência com ferramentas de ETL/ELT (ex.: Apache Airflow, Talend, Informatica) e plataformas de dados (ex.: Snowflake, Redshift, BigQuery).
• Cloud: Conhecimento avançado em plataformas de nuvem, como AWS (S3, Redshift, Glue), Azure (Data Lake, Synapse), ou Google Cloud (BigQuery, Dataflow).
• Linguagens de Programação: Experiência em linguagens como Python, SQL, Scala ou Java para manipulação e transformação de dados.
• Modelagem de Dados: Domínio de técnicas de modelagem (ex.: Kimball, Inmon, Data Vault) e ferramentas como ERwin ou PowerDesigner.
• Governança e Segurança: Familiaridade com frameworks de governança de dados (ex.: Apache Ranger, Collibra) e práticas de segurança de dados.
• Big Data: Experiência com tecnologias como Hadoop, Spark, Kafka ou Flink para processamento de grandes volumes de dados.
• Visualização e BI: Conhecimento em ferramentas de visualização como Power BI, Tableau ou Looker.

Habilidades Comportamentais

• Capacidade analítica e resolução de problemas complexos.
• Excelente comunicação para traduzir requisitos técnicos em linguagem acessível a stakeholders não técnicos.
• Trabalho em equipe e colaboração com áreas multidisciplinares.
• Visão estratégica para alinhar soluções de dados aos objetivos de negócios.
• Adaptabilidade a ambientes dinâmicos e novas tecnologias.

Qualificações

• Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
• Experiência mínima de 5 anos em arquitetura de dados, engenharia de dados ou cargos relacionados.
• Certificações desejáveis: AWS Certified Big Data, Google Cloud Professional Data Engineer, Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate, ou equivalentes.
• Experiência com metodologias ágeis (Scrum, Kanban) é um diferencial.
• Conhecimento em machine learning e integração de dados para modelos preditivos é um diferencial.

Diferenciais

• Experiência em projetos de migração de dados para a nuvem.
• Conhecimento em arquiteturas serverless e soluções de dados em tempo real.
• Familiaridade com inteligência artificial e integração de dados para modelos de machine learning.