Resumo do Cargo
Responsável por projetar e evoluir a arquitetura corporativa de dados em ambiente híbrido e multi-cloud (on‑premises ↔ AWS ↔ Azure ↔ GCP), garantindo que a arquitetura seja resiliente, segura, performática e com custo otimizado.
Requisitos
Sólida experiência com integração híbrida: on‑premises, AWS, GCP e Azure.
Experiência prática com conectividade corporativa.
Experiência em criação de desenho de arquiteturas multi‑cloud com padronização e interoperabilidade.
Profundo conhecimento em pipelines de dados multi‑cloud: AWS (Kinesis, Glue, S3, Lake Formation, Redshift, EMR, Lambda), GCP (BigQuery, Dataflow/Beam, Pub/Sub, Composer), Azure (Data Factory, Synapse, ADLS, Databricks, Event Hub).
Esteira de deploy.
Experiência com ingestion patterns: CDC, streaming, batch, API ingestion, file ingestion.
Modelagem de dados: conceitual, lógica, física, canonical models, padrões corporativos.
Big Data e processamento distribuído (Spark, EMR, Databricks).
Governança, metadados, qualidade, catálogo e lineage.
Segurança e IAM.
Ferramentas de orquestração: Step Functions, Airflow, MuleSoft.
Experiência com DW/BI (Power BI (Necessário), Looker (Desejável), Tableau (Desejável), QuickSight (Desejável)).
Conhecimento sólido em mensageria (Kafka, Pub/Sub, Event Hub, Kinesis).
Experiência com BI e Self‑Service (Power BI, Tableau, Looker).
Experiência com CI/CD, Infra as Code (Terraform preferencial), GitOps.
Perfil “Hands‑on” para apoiar no desenvolvimento da extração e ingestão de dados.
Principais Atividades
Projetar e evoluir a arquitetura corporativa de dados da C&A em um ambiente híbrido e multi‑cloud (on‑premises↔ AWS ↔ Azure ↔ GCP).
Desenvolver as extrações, ingestão e transformação de dados nas camadas do lake a ser construído.
Desenhar integrações entre sistemas legados e camadas de ingestão e processamento cloud.
Definir padrões de integração entre data centers locais, sistemas on‑premises e soluções cloud.
Garantir que a arquitetura seja resiliente, segura, performática e com custo otimizado.
Estruir pipelines em larga escala, distribuídos entre AWS, Azure e GCP.
Definir e manter lifecycle de dados nas camadas Bronze, Silver e Gold.
Implementar políticas de Governança de Dados, Data Quality e catálogo unificado (Lake Formation, Glue Catalog, DataHub, Collibra ou equivalente).
Atuar junto às áreas de Produto, Cliente, Fornecedor na definição de domínios e modelos corporativos.
Integrar ambientes de consumo analítico e ciência de dados entre clouds.
Construir arquiteturas para consumo real time e batch.
Orientar squads de engenharia, analytics e sistemas na adoção de padrões de arquitetura unificados para o ecossistema multi‑cloud.
Conduzir POCs possivelmente comparativas entre AWS, GCP e Azure.
Apoiar no desenvolvimento das extrações e ingestão de dados.
Conceito de Datawarehouse.
Conceito de DataMesh.
Modelo de atuação: Remoto.
Localização: São Gonçalo, Estado do Rio de Janeiro, BR.
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