Arquiteto(a) de Dados - Consultor(a)
Summary
Designs and evolves enterprise-scale data architectures for analytics and operational systems, integrating multicloud and on-premises environments with tools like Databricks, Spark, and Airflow.
Vice-Presidência de Tecnologia
Diretoria de Dados
Modelo de trabalho: Remoto
A Vice-Presidência de Dados & IA atua como núcleo estratégico e operacional que alinha pessoas, processos e tecnologia, promovendo inovação, eficiência, governança e agilidade em todas as iniciativas relacionadas a dados. O CoE de Dados é o primeiro canal de atendimento às demandas federadas em Data & IA, garantindo soluções robustas, seguras e escaláveis, alinhadas aos objetivos estratégicos da companhia.
Responsável por definir e evoluir arquiteturas de soluções de dados e inteligência artificial, garantindo aderência às diretrizes corporativas, escalabilidade, segurança e integração com o ecossistema tecnológico da empresa. Atua em projetos estratégicos, iniciativas de modernização e desenho de soluções fim-a-fim.
- Definir arquiteturas orientadas a serviços, microsserviços e monolitos moduláveis.
- Definir e manter a arquitetura de dados corporativa, considerando ambientes multicloud (Azure, AWS, GCP) e on-premises.
- Constuir modelos de Dados para produtos de dados de Analytics (Lakehouse) e uso Operacional (SQL/No-SQL)
- Aplicar padrões como event-driven, hexagonal, DDD, CQRS e clean architecture.
- Projetar soluções para plataformas de Dados e IA, internas e externas com foco em segurança, versionamento e documentação e reuso.
- Projetar pipelines de dados escaláveis e eficientes, com uso de ferramentas como Databricks, Delta Lake, Spark e Airflow.
- Garantir escalabilidade, alta disponibilidade e tolerância a falhas.
- Garantir a integração entre fontes heterogêneas (SAS, Talend, Alteryx, Teradata, Hadoop).
- Integrar soluções multicloud (AWS, GCP, Azure) e on-premises.
- Apoiar squads e parceiros em projetos estratégicos.
- Contribuir com a evolução da esteira CI/CD e práticas DevOps/DevSecOps aplicadas a dados.
- Participar de fóruns técnicos e de governança, contribuindo com boas práticas.
- Atuar em projetos líderes de squads multidisciplinares de alta performance, atuando como parceiro(a)-chave desta área no entendimento das necessidades de negócio e viabilização de suas estratégias através de projetos de software.
- Interagir com as áreas de negócio, TI e seus fornecedores para detalhar escopos derogramação, endereçar desenhos de arquitetura, planejar e acompanhar entregas de desenvolvimento, testes, infraestrutura e licenciamento.
- Assegurar o estabelecimento de planos de implementação, configuração e o cumprimento dos prazos de entrega e cronograma definidos para implantação de soluções de TI e/ou alterações de sistemas e/ou novas funcionalidades sistêmicas.
- Disseminar o conhecimento das tecnologias e linguagens aplicáveis no desenvolvimento de sistemas;
- Interagir com demais áreas da empresa com o intuito de identificar e corrigir problemas e necessidades dos sistemas através de feedbacks consistentes e compartilhamento de boas práticas com equipes e áreas de apoio.
Atuação em projetos com IA, machine learning e big data.
Formação superior em Engenharia, Ciência da Computação, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
Certificações desejáveis: Azure Data Architect, Databricks Certified Data Engineer, AWS Data Analytics, IU Data Security Fabric.
Domínio de ferramentas como Terraform, Git, Docker, Kubernetes.
Conhecimento em LGPD, GDPR e práticas de segurança da informação.
Habilidades em documentação técnica, comunicação com áreas de negócio e liderança técnica.
Experiência comprovada em arquitetura de dados em ambientes analíticos e operacionais.
Atuação em projetos com Databricks, Delta Lake, Spark, Azure Data Factory e Synapse.
Vivência com ferramentas de ETL/ELT e integração de dados (SAS, Talend, Alteryx).
Conhecimento em bancos relacionais e não relacionais (SQL Server, PostgreSQL, MongoDB, Redis).
Participação em projetos de migração de dados e modernização de plataformas legadas.
Experiência com modelagem de dados, taxonomias, glossários e metadados.
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