Descrição de Vaga
| Código: | 14570 |
| Título da vaga: | Arquiteto de Dados - 1171 |
| Local: | São Paulo, SP |
| Região | Outra |
| Nível Profissional: | Sênior |
| Nível Acadêmico: | Ensino Superior Completo |
| Áreas de Atuação Profissional: | TI - Projetos |
| Descrição: | Arquiteto de Dados - 1171 TI - Banco de Dados Tecnologia: Síntese da Empresa: Descrição da vaga: Modalidade: Híbrido São Paulo/SP (Av. Brigadeiro Luís Antônio) |
| Habilidades: | Descrição da ocupação O Arquiteto de Dados será responsável por projetar, desenvolver e implementar arquiteturas de dados robustas e escaláveis para suportar iniciativas de Dados e Analytics. Este profissional desempenha um papel estratégico na definição de soluções que garantam a integração, qualidade, segurança e disponibilidade de dados, alinhadas aos objetivos de negócios da organização. Atuará em colaboração com equipes de engenharia de dados, cientistas de dados, analistas de negócios e stakeholders para criar pipelines de dados eficientes e arquiteturas que suportem análises avançadas, relatórios e machine learning. Responsabilidades Projetar e implementar arquiteturas de dados escaláveis, incluindo data lakes, data warehouses e pipelines de dados. Definir modelos de dados (conceituais, lógicos e físicos) que atendam às necessidades de negócios e otimizem o desempenho. Garantir a integração de dados de fontes heterogêneas, incluindo sistemas legados, APIs, bancos de dados relacionais e não relacionais. Implementar estratégias de governança de dados, garantindo qualidade, consistência, segurança e conformidade com regulamentações (ex.: LGPD, GDPR). Colaborar com equipes de engenharia de dados para otimizar ETL/ELT e processos de ingestão de dados. Avaliar e recomendar tecnologias e ferramentas para suportar a arquitetura de dados (ex.: AWS, Azure, Google Cloud, Snowflake, Databricks). Monitorar e otimizar o desempenho de sistemas de dados, identificando gargalos e propondo melhorias. Documentar arquiteturas, fluxos de dados e processos para garantir a continuidade e a transparência. Requisitos: Habilidades Técnicas Bancos de Dados: Proficiência em bancos de dados relacionais (ex.: PostgreSQL, MySQL, SQL Server) e não relacionais (ex.: MongoDB, Cassandra, DynamoDB). Ferramentas de Dados: Experiência com ferramentas de ETL/ELT (ex.: Apache Airflow, Talend, Informatica) e plataformas de dados (ex.: Snowflake, Redshift, BigQuery). Cloud: Conhecimento avançado em plataformas de nuvem, como AWS (S3, Redshift, Glue), Azure (Data Lake, Synapse), ou Google Cloud (BigQuery, Dataflow). Linguagens de Programação: Experiência em linguagens como Python, SQL, Scala ou Java para manipulação e transformação de dados. Modelagem de Dados: Domínio de técnicas de modelagem (ex.: Kimball, Inmon, Data Vault) e ferramentas como ERwin ou PowerDesigner. Governança e Segurança: Familiaridade com frameworks de governança de dados (ex.: Apache Ranger, Collibra) e práticas de segurança de dados. Big Data: Experiência com tecnologias como Hadoop, Spark, Kafka ou Flink para processamento de grandes volumes de dados. Visualização e BI: Conhecimento em ferramentas de visualização como Power BI, Tableau ou Looker. Habilidades Comportamentais Capacidade analítica e resolução de problemas complexos. Excelente comunicação para traduzir requisitos técnicos em linguagem acessível a stakeholders não técnicos. Trabalho em equipe e colaboração com áreas multidisciplinares. Visão estratégica para alinhar soluções de dados aos objetivos de negócios. Adaptabilidade a ambientes dinâmicos e novas tecnologias. Qualificações Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Sistemas de Informação ou áreas correlatas. Experiência mínima de 5 anos em arquitetura de dados, engenharia de dados ou cargos relacionados. Certificações desejáveis: AWS Certified Big Data, Google Cloud Professional Data Engineer, Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate, ou equivalentes. Experiência com metodologias ágeis (Scrum, Kanban) é um diferencial. Conhecimento em machine learning e integração de dados para modelos preditivos é um diferencial. Diferenciais Experiência em projetos de migração de dados para a nuvem. Conhecimento em arquiteturas serverless e soluções de dados em tempo real. Familiaridade com inteligência artificial e integração de dados para modelos de machine learning. |