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Gupy

Arquiteto de dados especialista aws

Logo Grupo SysMap

Empresa

Grupo SysMap

Onde estamos

São Paulo / SP

Vagas da empresa

Nível

Sênior

Período

Híbrido

Tipo

PJ

Salário

A combinar

Responsabilidades e atribuições

Você é movido(a) por tecnologia, dados e inovação? 🚀 Na Triggo.ai, transformamos desafios complexos em soluções inteligentes

Somos uma empresa brasileira focada em Analytics, IA e transformação digital, ajudando organizações a tomar decisões mais estratégicas e gerar impacto real nos negócios

Trabalhamos com diferentes setores do mercado, sempre combinando tecnologia de ponta, visão de negócio e execução ágil

Se você quer construir soluções que fazem a diferença e crescer junto com um time de alta performance, seu lugar pode ser aqui. 👉 Vem para a Triggo.ai e construa o futuro com a gente

  • Desenhar, definir e evoluir arquiteturas de dados corporativas, estabelecendo padrões, boas práticas e estratégias que garantam escalabilidade, desempenho, resiliência, segurança e eficiência de custos
  • Atuar na concepção de soluções de dados ponta a ponta, desde o entendimento da necessidade com áreas de negócio até a definição da arquitetura técnica, garantindo aderência aos

Requisitos e qualificações

  • funcionais e não funcionais
  • Projetar modelos de dados analíticos e arquiteturas de consumo, incluindo modelagem dimensional, definição de fatos e dimensões, Star Schema, camadas de curadoria e estruturas para analytics e BI
  • Definir estratégias de armazenamento e processamento de dados em ambientes Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse e Data Mesh, considerando volume, latência, governança e custo
  • Criar e evoluir pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados, com foco em resiliência, escalabilidade, observabilidade e automação
  • Aplicar práticas de DataOps e FinOps, promovendo eficiência operacional, monitoramento contínuo, qualidade de dados e otimização do uso de recursos em nuvem
  • Garantir integração entre plataformas de dados e iniciativas de IA, suportando casos de uso de analytics avançado, Machine Learning e GenAI
  • Definir padrões de modelagem, catálogo, linhagem, qualidade e governança de dados, assegurando consistência e confiabilidade da informação
  • Apoiar times técnicos e áreas de negócio na tradução de regras de negócio em estruturas analíticas, métricas, KPIs, indicadores e modelos de dados sustentáveis
  • Atuar como referência técnica, promovendo mentorias, revisões de arquitetura e direcionamento de boas práticas para o time de engenharia de dados
  • Requisitos e qualificaçõesRequisitos / Experiência:Sólida experiência em engenharia de dados em ambientes de média e grande escala
  • Forte atuação em arquitetura de dados e desenho de soluções analíticas
  • Modelagem de Dados Analítica:Modelagem dimensional
  • Definição de tabelas fato e dimensão
  • Modelagem para Data Warehouse, Data Marts e ambientes Lakehouse
  • Arquitetura e Organização de Dados:Experiência com camadas de dados Medalhão (Raw/Bronze, Trusted/Silver, Curated/Gold)
  • Organização de dados para consumo analítico e operacional
  • Tecnologias e Linguagens:Domínio de Big Data e processamento distribuído (especialmente Apache Spark)
  • Conhecimento avançado em SQL (tuning e otimização de queries complexas)
  • Programação avançada em Python e PySpark
  • Cloud & Ferramentas:Experiência com serviços AWS (Glue, EMR, Lake Formation, Redshift, S3, Step Functions, entre outros)
  • Vivência com pipelines ETL/ELT (dbt, Glue)
  • Orquestração com Airflow e/ou Step Functions
  • Integração e Arquitetura:Integração de dados via APIs, microsserviços e containers
  • Experiência com mensageria (Kafka, Kinesis)
  • Governança e Qualidade:Conhecimento em governança, segurança, compliance e controle de acesso
  • Experiência com observabilidade e qualidade de dados (monitoramento, auditoria, rastreabilidade e linhagem)
  • Boas Práticas:Versionamento de código, CI/CD, testes automatizados e code review
  • Negócio & Liderança:Capacidade de traduzir conceitos de negócio em métricas, KPIs e OKRs
  • Experiência em liderança técnica, mentoria e desenvolvimento de times
  • Diferenciais:Experiência em ambientes de IA (preparação de dados para Machine Learning e GenAI)
  • Vivência com Data Mesh, arquitetura orientada a domínios e produtos de dados
  • Conhecimento em catálogo de dados, data lineage, data quality frameworks e governança federada
  • Experiência com modelagem de dados para o setor financeiro
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