Coordenador de Engenharia de Dados
Recovery
Nova
São Paulo - SP
Publicada há 8 horas
Regime de contratação
CLT
Modelo de trabalho
Não Informado
Carga horária
40 horas semanais
Habilidades
- gestão de equipe
- engenharia de dados
- plataforma databricks
- SQL Server
- ADF
Descrição
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)