Coordenador(a) de Engenharia de Dados
O cargo de Coordenador(a) de Engenharia de Dados é responsável por liderar um time de engenharia de dados e garantir a entrega de projetos com qualidade e dentro dos prazos.
A principal responsabilidade desse cargo é construir pipelines de dados robustos e escaláveis utilizando ferramentas como AWS DMS e outras tecnologias de replicação e streaming.
O ideal é que esse profissional tenha conhecimento técnico aprofundado em engenharia de dados, visão sistêmica, senso de priorização e liderança colaborativa.
Além disso, buscamos um perfil com forte experiência na construção de arquitetura de dados (medallion), orquestração de fluxos com CI/CD e otimização de ambientes em nuvem.
Responsabilidades
* Coletar informações sobre a necessidade de construção de pipeline de dados e desenvolver soluções eficazes para a empresa;
* Liderar a equipe de desenvolvimento de software para implementar as soluções de forma eficiente;
* Criar modelos de negócios para cada projeto e garantir que eles sejam executados da maneira mais eficaz possível;
* Comunicar-se com os stakeholders internos e externos da empresa, fornecendo relatórios detalhados e atualizados sobre o progresso dos projetos;
* Pesquisar e aplicar novas tecnologias e técnicas de desenvolvimento de software para melhorar a produtividade e a eficiência do time de desenvolvimento;
* Desenvolver e manter políticas de segurança e privacidade para proteger os dados da empresa;
* Mantener relacionamentos com clientes atuais e potenciais, negociando contratos e propostas de serviços;
* Estar ciente das tendências e inovações no mercado e utilizar essa informação para impulsionar o crescimento da empresa;
Habilidades Desejadas
* Ser capaz de trabalhar em equipe e gerenciar projetos complexos;
* Tenha conhecimento em ferramentas de orquestração de fluxos de dados e implementação de CI/CD;
* Ser habilidoso em ferramentas de visualização de dados como Superset, Tableau ou Metabase;
* Ter boa comunicação e habilidades de storytelling para priorizar e alinhar com stakeholders técnicos e de negócio;
* Familiaridade com Python para desenvolvimento de pipelines de dados e automações;
* Ter certificações em AWS ou Databricks.