A EcommIT está há mais de 15 anos conectando tecnologia e inovação às maiores empresas.Agora, queremos você para fazer parte dessa história!Conheça mais sobre a nossa cultura:www.Ecommit.Com.Br/a-ecommitVaga: Engenheiro(a) de Dados Pleno (CRM)Modelo de trabalho: Híbrido (3x presencial)Local: São Paulo – SP / Zona Oeste (Villa Lobos)Contratação: PJBenefícios: Webhulb | Wise Up Online | Open English & Open SpanishPara todos os parceiros, mencionados acima, os consultores Ecommit, possuem descontos exclusivos de até 60%.Início: Dez/2025 - Jan/2026Ambiente: Colaborativo, dinâmico e focado em inovaçãoPerfil: Construir e evoluir o Customer 360 (Golden Record), assegurando dados confiáveis para segmentação, personalização e mensuração de campanhas de CRM em todos os canais.- Projetar e manter pipelines batch/streaming para unificar dados de clientes (lojas, e-commerce, app, atendimento e parceiros).- Definir e sustentar regras de identidade, anonimização, deduplicação e qualidade (SLA, DQ, lineage).- Estruturar historificação de dados, garantindo visão rápida para estudos de cliente.- Orquestrar ativações para e-mail, push, SMS e mídia paga via CDP/marketing cloud.- Disponibilizar camadas analíticas e data marts self-service (atributos, RFM, LTV, CAC e propensão de compra).- Documentar e catalogar dados;
Zelar por governança, consentimento e LGPD.- Colaborar com CRM, Produto e TI, apoiando com dados para campanhas e testes A/B, com monitoramento de custo e performance.Pré-requisitos- Experiência em engenharia de dados com foco em cliente/CRM.- Formação Acadêmica: Superior em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas, ou experiência equivalente comprovada- Experiencia com OLAP- SQL avançado (SQL Server e Oracle), modelagem (dimensional e transacional) e boas práticas de versionamento/testes.- Data Quality e observabilidade.- Integração com CRM/CDP (ex.: Salesforce/Aplicações de personalização).Desejável- Python (Pandas/PySpark) e processamento distribuído.- Matching probabilístico e regras de identidade;
Eventos em tempo real (Pub/Sub/Kafka).- Métricas de CRM e varejo (retenção, churn, LTV, CAC, funil de venda);
Noções de LGPD.