Sobre a vaga: O Candidato de Staff Data Engineer, ficará alocado(a) no Banco John Deere, você será responsável por atuar como liderança técnica da plataforma de dados, definindo arquitetura, padrões e boas práticas de engenharia de dados que garantam escala, governança, confiabilidade e sustentabilidade das soluções de dados. Você atuará de forma transversal, apoiando múltiplos times e produtos, sendo referência técnica em decisões estratégicas de dados, trabalhando em parceria com Engineering Managers, Product Managers e áreas de negócio. Esta é uma posição Individual Contributor, com forte impacto organizacional e foco em longo prazo. As responsabilidades de Staff Data Engineer incluem: Definir e evoluir a arquitetura da plataforma de dados, incluindo ingestão, transformação, armazenamento e consumo; Estabelecer padrões técnicos e boas práticas de engenharia de dados para uso por múltiplos times; Atuar como referência técnica para engenheiros de dados, apoiando decisões arquiteturais e promovendo mentoria; Conduzir decisões técnicas relacionadas a escalabilidade, custo, governança, qualidade e confiabilidade dos dados; Trabalhar de forma próxima a Engineering Managers e Product Managers para alinhar soluções de dados às necessidades do negócio e requisitos regulatórios; Resolver problemas técnicos complexos e sistêmicos que impactam múltiplos pipelines, domínios ou produtos de dados; Contribuir para a evolução contínua da estratégia de dados do Banco John Deere. Requisitos: Graduação completa ou equivalente em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Sistemas de Informação ou áreas correlatas; Experiência mínima em progressiva em engenharia de dados, com trajetória consistente; Experiência comprovada em mentoria e liderança técnica de outros engenheiros; Atuar como autoridade técnica na resolução de problemas complexos de engenharia de dados; Conhecimento de Arquitetura e Plataforma de Dados; Experiência com Engenharia e Processamento de Dados (ingestão, transformação, orquestração, processamento em larga escala); Conhecimento em Governança, Qualidade, Lineage, Segurança e Conformidade de Dados; Domínio avançado de Cloud e Infraestrutura para Dados (plataformas em cloud, otimização de custos, resiliência operacional); Domínio avançado de AWS (Amazon Web Services), com foco em S3 (Simple Storage Service) e Data Lake; Experiência com AWS DMS (Data Migration Service); Experiência com Databricks e Apache Spark; Conhecimento de SQL (Structured Query Language) avançado e Bancos de dados relacionais (Oracle, AWS); Experiência com Modelagem e transformação de dados para consumo analítico; Conhecimento em Escalabilidade e estratégias de entrega de dados (batch, streaming, near real-time); O Que Faz Você se Destacar: Ter definido padrões ou arquiteturas de dados utilizados por mais de um time ou produto; Experiência com governança de dados, incluindo qualidade, lineage, versionamento e auditoria; Histórico de decisões técnicas que impactaram custo, escalabilidade ou confiabilidade da plataforma de dados; Vivência em ambientes regulados (financeiro, crédito, risco, compliance ou similares); Capacidade de traduzir problemas complexos de negócio em soluções de dados simples, escaláveis e sustentáveis.