Responsabilidades e atribuições:
* Definir, evoluir e governar a arquitetura de dados corporativa.
* Estabelecer padrões para ingestão, transformação, modelagem, consumo, governança e segurança.
* Orientar decisões sobre modelagem dimensional, data marts, semantic layer e métricas canônicas.
* Desenhar estratégias de integração com APIs, bancos, eventos, arquivos e sistemas internos.
* Definir padrões para Data Contracts, versionamento de schemas, testes e compatibilidade downstream.
* Apoiar na escolha e evolução de ferramentas como dbt, BigQuery, Azure Synapse, Data Factory, Airbyte, catálogo, lineage e observabilidade.
* Traduzir problemas ambíguos de negócio em soluções arquiteturais claras.
* Revisar desenhos técnicos, PRDs, SPECs, RFCs e decisões arquiteturais.
* Criar guardrails para governança, LGPD, classificação de dados, controle de acesso e auditoria.
* Apoiar estratégias de plataforma para IA/ML e self-service analytics.
* Mentorar tecnicamente engenheiros e analistas.
Requisitos e qualificações:
* Experiência sólida em arquitetura de dados, engenharia de dados ou plataforma de dados.
* Forte conhecimento de Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse e arquitetura em nuvem.
* Experiência com arquitetura Medallion, modelagem dimensional, data marts e produtos de dados.
* Conhecimento de SQL, modelagem analítica e boas práticas de transformação.
* Vivência com dbt, BigQuery, Azure Synapse, Data Factory, Airbyte ou equivalentes.
* Conhecimento de governança, LGPD, lineage, catálogo, qualidade, ownership e metadados.
* Capacidade de definir padrões técnicos, documentar decisões e orientar implementação.
* Boa comunicação executiva e técnica.
Informações adicionais:
Para se destacar nessa posição, seria legal se você também tivesse:
* Azure, GCP ou AWS em contexto de plataforma de dados.
* Streaming, CDC e arquitetura orientada a eventos.
* Data Mesh, domínios de dados, produtos de dados ou governança federada.
* Camada semântica, métricas governadas e self-service analytics.
* Dados para IA/ML, agentes analíticos ou governança para uso de LLMs sobre dados.
* DataHub, OpenMetadata, Purview, Collibra, Amundsen ou similares.
* Disponibilidade para atuar em modelo híbrido (3x na semana) em São Paulo - SP.