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Engenheiro de dados arquiteto

Divinópolis
beBeeArquitetura
Arquitecto
Anunciada dia 5 outubro
Descrição

Missão:
Ledirar a transformação de inteligência artificial: Ser um protagonista na migração, modernização e escala da plataforma de dados para suportar produtos de negócios, análises avançadas e inteligência artificial em larga escala.
Projetar e otimizar a arquitetura de dados: Atuar na definição de padrões arquiteturais, melhores práticas e estratégias de eficiência como FinOps, governança de dados federada e IA-ready by design.
Habilitar casos de uso de alto impacto: Trabalhar em projetos estratégicos que transformam dados em ativos de negócio para personalização da jornada do cliente, automação operacional e inteligência analítica.
Impulsionar o uso estratégico de dados: Garantir que a plataforma de dados sirva como um diferencial competitivo, habilitando soluções que geram valor real para o negócio.

O que é preciso para fazer parte do time?
Experiência sólida em engenharia de dados em larga escala.
Proficiência em arquitetura e modelagem de dados analíticos (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse, Data Mesh).
Forte domínio em big data e processamento distribuído (Spark, Hadoop, Flink).
Conhecimento avançado em SQL e otimização de queries complexas.
Programação em Python (preferencial), Scala ou Java para pipelines e integrações.
Vivência em nuvem (AWS, GCP ou Azure) com foco em serviços de dados e práticas de FinOps
Experiência com ETL/ELT (dbt, Glue, Dataflow) e orquestração (Airflow, Step Functions, Prefect).
Vivência em Data Mesh e Data Products.
Atuação prévia em estratégias IA-ready (preparação de dados para ML/GenAI).
Familiaridade com microsserviços, APIs, containers e mensageria (Kafka, Kinesis).
Conhecimento em governança de dados, segurança e compliance em ambientes críticos.
Experiência em arquiteturas híbridas e multimodelos (relacional e não-relacional: PostgreSQL, MongoDB, DynamoDB etc.).
Boas práticas de engenharia de software (versionamento, CI/CD, testes).
Capacidade de abstrair conceitos de negócio em métricas quantitativas (KPIs/OKRs).
Experiência em mentoria técnica e liderança de engenheiros de diferentes níveis.

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