• Liderar tecnicamente a arquitetura e evolução da plataforma de dados (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse).
• Projetar e implementar pipelines de dados escaláveis, confiáveis e observáveis (batch e streaming).
• Garantir qualidade, governança, segurança e conformidade dos dados (LGPD).
• Atuar como referência técnica para engenheiros de dados, promovendo boas práticas, padrões e mentoria.
• Trabalhar em parceria com áreas de negócio, analytics, ciência de dados e produto. • Avaliar e definir tecnologias, ferramentas e padrões de arquitetura.
• Otimizar custos, apresentação e confiabilidade em ambientes cloud.
• Domínio de SQL avançado e programação (Python e/ou Scala), experiência com Big Data (Spark (imprescindível), Kafka, Flink ou similares).
• Vivência com cloud (AWS, GCP ou Azure).
• Conhecimento em Data Lake, Data Warehouse e arquiteturas modernas (Lakehouse).