Tech Lead Dados - Segmento de Tecnologia

🏢 DB | CRESCER com propósito! · all 9 jobs
📍 Brazil
📅 Posted Aug 22, 2026 · via Himalayas
🏷 Technical Lead, Data Engineering, Data Architecture, Data Platform Engineering, Cloud Data Engineering, Data Tech Lead +4 more
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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.

Originally posted on Himalayas

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