Visão Geral da Posição
A equipe de Analytics de BMP (Business Model and Pricing) está buscando um(a) Engenheiro(a) de Dados experiente para apoiar a gestão de desempenho do negócio e a tomada de decisões estratégicas por meio de infraestrutura de dados escalável e soluções de engenharia. A equipe trabalha em estreita colaboração com liderança, finanças, operações e stakeholders do negócio para viabilizar acesso confiável a dados de alta qualidade, apoiar análises avançadas e impulsionar ações orientadas por dados em toda a organização.
O(a) Engenheiro(a) de Dados terá um papel crítico no desenho, construção e manutenção de pipelines de dados robustos, modelos de dados e ativos fundamentais que suportam analytics, relatórios e capacidades emergentes de IA/ML. Essa função exige forte rigor em engenharia, profundo entendimento de sistemas de dados e capacidade de colaborar entre equipes técnicas e de negócio.
O(a) candidato(a) ideal possui um histórico comprovado na construção de soluções de dados escaláveis em ambientes dinâmicos e multifuncionais, e sente-se confortável equilibrando trabalho em plataformas de dados fundamentais com iniciativas em evolução de analytics e IA.
O que você fará
Você possui uma forte mentalidade de engenharia e resolução de problemas. Converte necessidades de negócio e analíticas em soluções e arquiteturas de dados escaláveis e confiáveis.
Projeta, constrói e mantém pipelines e modelos de dados escaláveis que suportam monitoramento de desempenho do negócio, analytics e relatórios, além de contribuir para o desenvolvimento da Base de Dados BMP em ambientes Hive, Snowflake e data lakes.
Apoia o desenvolvimento de produtos e aplicações de dados, incluindo contribuição em pipelines baseados em Streamlit e no desenvolvimento de capacidades de chatbot para melhorar o acesso e a interação com dados.
Colabora de perto com equipes de analytics, ciência de dados e áreas de negócio para garantir disponibilidade, qualidade e usabilidade dos dados para dashboards, relatórios e análises avançadas.
Viabiliza e apoia o desenvolvimento de analytics avançado, machine learning e capacidades de IA, garantindo que a infraestrutura, pipelines e ambientes necessários estejam disponíveis para o desenvolvimento e implantação de modelos.
Contribui para o design e evolução do ecossistema de dados e ML, ajudando a estabelecer infraestrutura, processos e fundamentos necessários para escalar iniciativas de IA/ML na organização.
Qualificações Mínimas
• Mestrado em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Engenharia ou área quantitativa relacionada.
• Mais de 5 anos de experiência em engenharia de dados, desenvolvimento de plataformas de dados ou funções relacionadas.
• Forte experiência com SQL e pelo menos uma linguagem de programação (Python ou equivalente).
• Familiaridade com frameworks de big data e processamento distribuído (ex.: Spark / PySpark).
• Experiência na construção e manutenção de pipelines de dados e trabalho com arquiteturas modernas de dados.
• Experiência com ferramentas de orquestração (ex.: Airflow) e automação de pipelines.
• Experiência com plataformas de dados em nuvem (ex.: AWS) e soluções de data warehouse (ex.: Snowflake).
• Sólido entendimento de modelagem de dados, qualidade de dados e governança de dados.
• Experiência com sistemas de controle de versão (Git) e fluxos colaborativos de desenvolvimento.
• Fortes habilidades de resolução de problemas e capacidade de trabalhar com requisitos ambíguos.
• Excelentes habilidades de comunicação e capacidade de colaborar com stakeholders técnicos e não técnicos.
• Inglês fluente.
Qualificações Desejáveis
• Experiência com arquiteturas de data lake e ambientes de dados híbridos.
• Experiência com suporte a pipelines e infraestrutura de machine learning.
• Experiência com aplicações de dados (ex.: Streamlit) e interfaces conversacionais (chatbots).
• Experiência com ferramentas e práticas de desenvolvimento assistido por IA.
• Experiência contribuindo para documentação e plataformas de compartilhamento de conhecimento (ex.: Confluence).
• Experiência em organizações globais com estrutura matricial.