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DB | CRESCER com propósito!

Tech Lead Dados - Segmento de Tecnologia

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Salary

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Posted

2h ago

Source

himalayas

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O que vamos construir juntos?

Nosso time é preocupado em propor as melhores soluções baseado em excelência técnica, pensando em alternativas que agreguem valor, com mindset ágil e cultura de colaboração. Nós respeitamos a diversidade e acreditamos que times diversos contribuem para construir ideias mais inovadoras.

  • Liderar tecnicamente squads de dados, garantindo qualidade, escalabilidade e governança das soluções entregues;
  • Atuar como referência técnica no design e implementação de soluções em plataformas de dados modernas, apoiando na definição e evolução da arquitetura de dados da organização, incluindo camadas de ingestão, transformação e consumo (Medallion Architecture);
  • Conduzir decisões técnicas sobre modelagem de dados, pipelines ETL/ELT e estratégias de armazenamento em ambientes cloud;
  • Estabelecer e disseminar boas práticas de engenharia de dados, padrões de código e processos de revisão técnica;
  • Colaborar com Product Owners, stakeholders de negócio e times de BI para garantir alinhamento entre entrega técnica e valor gerado;
  • Desenvolver e mentorar tecnicamente engenheiros de dados/arquitetos/analistas, promovendo crescimento técnico do time;
  • Apoiar processos de recrutamento técnico, incluindo elaboração de avaliações e condução de entrevistas;
  • Contribuir para a definição de roadmaps técnicos e priorização de débitos técnicos;
  • Monitorar e otimizar custos de plataforma de dados, equilibrando performance, escalabilidade e eficiência financeira (FinOps);
  • Apoiar no processo de pré-vendas, contribuindo em conversas iniciais com clientes e desdobramentos necessários para execução de projetos (levantamento técnico, estimativa de esforço, desenho de POC/Piloto, defesa técnica de proposta, etc).

Requisitos para se candidatar a vaga:

  • Sólida experiência em Engenharia de Dados com atuação em projetos de grande escala;
  • Experiência comprovada com plataformas cloud (Azure, AWS ou GCP - preferencialmente Azure);
  • Domínio de Python e SQL para desenvolvimento de pipelines, transformações e automações;
  • Experiência com ferramentas de orquestração de pipelines (Apache Airflow, Azure Data Factory ou similares);
  • Experiência com Databricks e Apache Spark/PySpark e compreensão de funcionalidades como Workflows, Lakeflow Spark Declarative Pipelines (ex DLT), Lakeflow Connect e Declarative Automation Bundles;
  • Conhecimento em modelagem dimensional e design de Data Warehouses/Data Lakehouses;
  • Experiência com ferramentas de BI e camada semântica (Power BI, Azure Analysis Services, Tableau ou similares);
  • Habilidade de comunicação técnica com stakeholders não-técnicos;
  • Conhecimento em Unity Catalog e governança de dados (controle de acesso em diferentes níveis de objetos/dados, catalogação, linhagem, etc);
  • Experiência prévia em liderança técnica de times ou projetos de dados;
  • Familiaridade com arquitetura Medallion (Bronze, Silver, Gold);
  • Conhecimento em práticas de DataOps e CI/CD aplicadas a dados e modelos analíticos.

Será legal se você tiver conhecimento em:

  • Experiência com integrações de multiplataformas e múltiplos formatos (ERP, Bancos de Dados, APIs);
  • Experiência com IA/ML (MLflow, Databricks Mosaic AI ou Azure Machine Learning) e/ou compreensão da interação com os processos de ingestão e transformação de dados;
  • Certificações em plataformas cloud ou Databricks (ex: Databricks Certified Data Engineer);
  • Vivência em ambientes de consultoria ou projetos multi-cliente.

Informações adicionais

Por aqui você terá:

  • Vale iFood (alimentação e refeição);
  • Aux. Home Office;
  • Plano de Saúde;
  • Plano Odontológico;
  • Day off de Aniversário;
  • Seguro de Vida;
  • Licença Maternidade e Paternidade estendida;
  • Parcerias Educacionais;
  • Parceria Total Pass - saúde e bem estar;
  • Parceria Clude Saúde;
  • Programas de Reembolso;
  • Horário flexível;
  • Dresscode: seja você.

Before you apply

  • Confirm async-friendly culture vs daily standup-heavy expectations
  • Ask about on-call rotation and incident expectations
  • Check the tech stack matches what you actually want to use day-to-day

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