A Brunel está apoiando uma empresa do setor de georastreamento na busca por um(a) Data Engineering Team Lead para liderar iniciativas estratégicas de dados e impulsionar a evolução da sua plataforma. Buscamos um(a) profissional com perfil player-coach, capaz de equilibrar uma atuação técnica hands‑on com a liderança de equipe, sendo responsável por guiar o time na construção de uma infraestrutura de dados moderna, escalável e orientada ao negócio. É essencial possuir inglês avançado ou fluente para conversação, já que a posição envolve interação constante com times e stakeholders internacionais. A contratação é no modelo CLT, com atuação 100% remota.
Principais Responsabilidades
Atuação Estratégica e Técnica
Atuar como engenheiro(a) sênior, participando diretamente do desenvolvimento (design, codificação e entrega de features).
Liderar o desenho e evolução da arquitetura de dados, garantindo escalabilidade, confiabilidade e performance.
Trabalhar com tecnologias modernas como Snowflake, Databricks e serviços em cloud (AWS / Azure).
Gerenciar e desenvolver o time, promovendo um ambiente colaborativo e de alta performance.
Incentivar o crescimento técnico e de carreira dos engenheiros.
Atuar em conjunto com Product Managers na descoberta e definição de soluções, garantindo alinhamento com necessidades do negócio.
Definir e garantir boas práticas de arquitetura, engenharia e metodologias ágeis.
Gerenciar e reduzir dívida técnica da plataforma.
Liderar iniciativas de análise, planejamento e execução de projetos de dados.
Garantir entregas consistentes e alinhadas com os objetivos estratégicos.
Responsabilidades do Dia a Dia
Desenvolver e otimizar pipelines de dados e processos de ETL (Airbyte, Fivetran, Azure Data Factory).
Construir e manter infraestrutura de dados robusta e escalável.
Trabalhar de forma colaborativa com times de dados, produto, engenharia e stakeholders de negócio.
Gerenciar infraestrutura com práticas modernas (Terraform, Ansible, Azure Application Insights).
Garantir governança, qualidade e confiabilidade dos dados.
Atuar na operação de ambientes produtivos, incluindo suporte a incidentes críticos.
Promover inovação contínua e adoção de novas tecnologias, incluindo uso de IA no ciclo de desenvolvimento.
Requisitos Técnicos (Obrigatórios)
Experiência sólida com pipelines de dados, ETL e ambientes produtivos.
Experiência com Airbyte, Fivetran, Snowflake, Databricks e Azure Data Factory.
Forte domínio de SQL e modelagem de dados (incluindo grandes volumes).
Experiência com ferramentas de BI como Power BI e Sigma.
Conhecimento em Infraestrutura como Código (Terraform, Ansible).
Programação em Python (diferencial: Scala).
Experiência com Docker e Kubernetes.
Conhecimento em data lakes, bancos relacionais, NoSQL e OLAP.
Boa comunicação e visão orientada a produto.
Inglês fluente.
Diferenciais
Experiência com pipelines de AI/ML e serviços como AWS SageMaker ou Azure Synapse.
Vivência com governança de dados e qualidade.
Background em sistemas distribuídos, APIs ou arquiteturas orientadas a eventos.
Formação e Experiência
Mais de 6 anos de experiência em Data Engineering (hands‑on).
Mais de 3 anos liderando times ou iniciativas de dados.
Formação em Ciência da Computação, Data Science ou áreas correlatas.
#J-18808-Ljbffr