Superior completo em Engenharia da Computação, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Ciência de Dados ou áreas correlatas;Desejável Pós-Graduação em áreas correlatas;Experiência sólida em engenharia e arquitetura de dados corporativos, atuando na construção e manutenção de pipelines do início ao fim;Vivência em ambientes híbridos (on-premises e cloud) e em projetos de transformação digital ou migração de dados;Experiência em modelagem, integração e governança de dados;Atuação prévia com ferramentas de BI corporativo (ex.: QlikSense, Power BIou similares);Desejável inglês técnico para leitura de documentações e frameworks de dados.Assegurar a confiabilidade, escalabilidade e eficiência do ecossistema de dados corporativo, garantindo a base técnica necessária para suportar decisões estratégicas de negócio, o BI corporativo e as iniciativas de Inteligência Artificial (IA) da Flora.Projetar, implementar e sustentar a plataforma de dados ponta a ponta, internalizando competências críticas e promovendo a evolução tecnológica e a governança dos ambientes de dado.Desenhar e evoluir a arquitetura de dados corporativa, garantindo escalabilidade e performance;Gerenciar os ambientes de desenvolvimento, homologação e produção, com automação de provisionamento;Administrar camadas de armazenamento e processamento (Redshift, SQL Server, Jenkins, Hope, e futura integração com Snowflake);Implementar práticas de segurança e compliance, incluindo criptografia, segregação de dados e políticas de acesso conforme a LGPD;Monitorar custos e performance do ambiente, propondo melhorias contínuasDesenvolver e manter pipelines de ingestão provenientes de ERPs, APIs, sistemas legados e arquivos estruturados/não estruturados;Padronizar conectores, templates e frameworks para reuso e versionamento;Assegurar a qualidade dos dados na origem, com validações de esquema, volume e integridade;Criar e manter modelos de dados nas camadas Bronze, Prata e Ouro, garantindo rastreabilidade e consistência;Aplicar frameworks de transformação (DBT, Spark, SQL, Python) e boas práticas de engenharia de dados;Automatizar testes de qualidade e validações de pipelines;Estruturar workflows de dados (via Jenkins, Airflow ou similares), assegurando execução confiável e SLAs definidos;Implementar rotinas de monitoramento, alertas e gestão de incidentes;Documentar processos, fluxos e integrações críticas;Apoiar a governança do ambiente QlikSense, garantindo modelos e datasets certificados;Contribuir para o catálogo de dados e glossário corporativo (BigQuery e GCA);Atuar junto à área de Governança de Dados na aplicação de políticas LGPD e classificação de sensibilidade;Desenvolver e gerenciar APIs seguras para disponibilização de dados às áreas de negócio;Apoiar a criação de aplicações e automações baseadas em dados, integrando sistemas e promovendo eficiência operacional