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Engenheiro(a) de soluções – data & ai

São Paulo (SP)
Oracle
Anunciada dia 24 maio
Descrição

Description Descrição da Função Trabalhando em parceria com Executivos(as) de Vendas, times de Produto, Engenharia, Engenheiros de Sucesso do Cliente e demais áreas multidisciplinares, você será responsável por conduzir conversas técnicas com clientes, entender seus ambientes de dados, propor arquiteturas robustas e liderar adoção bem-sucedida para maximizar o valor das soluções Oracle. Essa posição exige sólida experiência prática em ambientes de produção, capacidade de lidar com arquiteturas complexas e habilidade para traduzir requisitos técnicos e de negócio em soluções escaláveis, seguras e orientadas a resultados. Principais Responsabilidades - Conduzir atividades de vendas técnicas, incluindo reuniões de descoberta, demonstrações, workshops, provas de conceito e apresentações executivas. - Avaliar ambientes de dados dos clientes, incluindo fontes de dados, padrões de ingestão, transformação, armazenamento, governança, segurança e consumo analítico. - Definir arquiteturas personalizadas envolvendo contexto do Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse, Analytics, Ciência de Dados e Inteligência Artificial. - Apoiar estimativas de dimensionamento de cargas de trabalho, performance, escalabilidade, segurança e custos. - Atuar como ponte entre necessidades de negócio, requisitos técnicos e capacidades das soluções Oracle. - Exercer liderança técnica junto aos clientes, orientando estratégias de adoção, roteiros de implementação, planejamento de migração e melhores práticas operacionais. - Criar laboratórios práticos, materiais técnicos, tutoriais e playbooks de implementação. - Antecipar riscos técnicos e propor soluções para maximizar o sucesso da adoção das tecnologias Oracle. - Colaborar com equipes de Engenharia de Produto, compartilhando feedbacks de clientes, necessidades de novas funcionalidades e oportunidades de inovação. - Ministrar treinamentos, workshops técnicos e apresentações para clientes, parceiros, comunidade técnica e eventos. Qualificações Técnicas Requeridas - Experiência prática com programação em Python e Apache Spark em ambientes de entrega de projetos de plataforma de dados, consultoria e produção. - Conhecimento em arquitetura de dados moderna, incluindo ingestão, transformação, orquestração, armazenamento, governança, segurança e consumo de dados. - Conhecimento em soluções e padrões como Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse, Analytics, Ciência de Dados e Inteligência Artificial. - Experiência com nuvens públicas e plataforma de dados em nuvens públicas como OCI (OGG, AI Data Lakehouse & AI Data Platform Workbench), AWS (Redshift), GCP (Bigquery), Databricks e Snowflake. - Familiaridade com governança de dados, catálogo de dados, linhagem, qualidade de dados, privacidade e mascaramento de dados. - Experiência em vendas técnicas, pré-vendas, arquitetura de soluções, consultoria profissional ou projetos de transformação em cloud e dados. - Capacidade de construir e apresentar arquiteturas técnicas para diferentes públicos, incluindo times de engenharia, dados, segurança, liderança executiva e áreas de negócio. - Bacharelado em Sistemas de Informação, Ciência da Computação, Engenharia ou área técnica relacionada, ou experiência prática equivalente. Responsibilities Competências Comportamentais - Excelente comunicação verbal e escrita, com capacidade de explicar conceitos técnicos complexos de forma clara e objetiva. - Perfil consultivo, colaborativo e orientado à resolução de problemas. - Capacidade de lidar com ambiguidade, priorizar necessidades e entregar resultados em ambientes dinâmicos. - Habilidade para influenciar stakeholders técnicos e de negócio. - Autonomia para conduzir iniciativas técnicas e apoiar múltiplas oportunidades simultaneamente. - Capacidade de atingir os treinamentos técnicos e metas específicas da função em até 6 meses após a contratação. Qualificações Desejáveis - Experiência na construção de casos de uso baseados em dados, como modelagem de risco, detecção de fraudes, previsão de demanda, segmentação de clientes ou otimização operacional. - Conhecimento em modelos de Machine Learning e aplicações de Inteligência Artificial. - Experiência com modernização de ambientes de dados, migração para cloud ou adoção de arquiteturas lakehouse. Qualifications Career Level - IC4

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