Líder de Dados

Vaga não está no LinkedIn

🔥 38 minutos atrás

💃 América Latina – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

📊 Cientista de Dados

👻 Score fantasma 10%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Cresteo

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51 - 200 funcionários

Fundada em 2022

🤖 Inteligência Artificial

💼 Consultoria

🏢 Corporativo

Artificial Intelligence • Consulting • Enterprise

A Cresteo é um parceiro estratégico de tecnologia que projeta, constrói e opera soluções de IA para empresas. Ela oferece um AI Agentic Studio e o framework Cresteo Forge para integrar GenAI, sistemas agentic, LLMOps, visão computacional, dados & análises, e cibersegurança em produção na infraestrutura do cliente. A Cresteo se integra com equipes empresariais para entregar transformação digital, engenharia de plataformas e resultados mensuráveis em setores como fintech, jurídico, saúde e e-learning, e enfatiza a segurança (ISO/IEC 27001) e fortes métricas de entrega (redução de custos, tempo de entrada no mercado mais rápido, alta retenção de clientes).

Descrição

• Liderar a evolução de uma plataforma de dados de produção baseada em dbt, Apache Airflow, Amazon Redshift, Python e AWS • Assumir a responsabilidade pela arquitetura, confiabilidade e qualidade dos dados da plataforma • Projetar, operar, manter e evoluir plataformas de dados de produção e arquiteturas modernas de data warehouse • Desenvolver e manter soluções de software em uma stack tecnológica diversificada • Navegar, solucionar problemas e aprimorar projetos complexos de dbt com centenas de modelos e milhares de testes automatizados • Projetar e gerenciar DAGs, operators, task groups, sensors, variables, connections e SLAs no Apache Airflow • Otimizar schemas, estratégias de distribuição e ordenação, desempenho de queries e custos do data warehouse no Amazon Redshift • Criar e manter processos de ingestão • Gerenciar a infraestrutura de dados por meio do Terraform • Fornecer liderança técnica, documentação, conhecimento de arquitetura e transferência de conhecimento • Manter e evoluir um ecossistema de dados complexo e essencial para o negócio

🎯 Requisitos

• Ampla experiência no projeto, operação e evolução de plataformas de dados de produção e arquiteturas modernas de data warehouse • Experiência prática e aprofundada com dbt em ambientes de produção de grande escala, incluindo estrutura de projetos, camadas de modelos, macros, seeds, testes, gerenciamento de pacotes e orquestração de jobs no dbt Cloud • Capacidade comprovada de navegar, solucionar problemas e aprimorar projetos complexos de dbt com centenas de modelos e milhares de testes automatizados • Sólida experiência de produção com Apache Airflow, incluindo projeto de DAGs, operators, task groups, sensors, variables, connections e configuração de SLAs • Experiência prática e aprofundada com Amazon Redshift, incluindo projeto de schemas, estratégias de distribuição e ordenação, otimização do desempenho de queries e gerenciamento de custos do data warehouse • Experiência com Redshift Serverless e compreensão do uso de RPUs e do comportamento de custos baseado em consumo • Sólidos conhecimentos de modelagem dimensional e de data warehouse, incluindo Slowly Changing Dimensions (SCD Tipo 2) • Conhecimentos avançados de SQL, com capacidade de compreender, solucionar problemas e aprimorar modelos de dados e queries complexos existentes • Sólidos conhecimentos de Python aplicados à engenharia de dados, ingestão, orquestração e processamento de dados • Experiência no gerenciamento de infraestrutura de dados por meio do Terraform • Sólida compreensão de qualidade de dados e estratégias de testes automatizados em pipelines de dados, transformações e modelos de data warehouse • Capacidade de criar e manter processos de ingestão, em vez de depender exclusivamente de plataformas ELT gerenciadas • Forte senso de responsabilidade sobre documentação técnica, conhecimento de arquitetura e processos de transferência de conhecimento, com capacidade de absorver e preservar progressivamente conhecimentos críticos da plataforma • Experiência trabalhando em arquiteturas estabelecidas, com discernimento para compreender os sistemas existentes antes de propor mudanças significativas • Experiência com resolução de entidades, correspondência de registros, gerenciamento de dados mestres, linhagem de dados ou auditabilidade será altamente valorizada • Experiência com AWS Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) será altamente valorizada • Experiência no gerenciamento de custos e desempenho em ambientes de data warehouse baseados em consumo será valorizada • Experiência em ambientes de dados regulados, orientados à conformidade ou com alto nível de responsabilização será valorizada • Sólidas habilidades de liderança técnica, senso de responsabilidade e tomada de decisão, incluindo uma visão clara sobre arquitetura de dados, confiabilidade de pipelines, testes e manutenibilidade • Comunicação profissional em inglês e experiência trabalhando diretamente com stakeholders de clientes

🏖️ Benefícios

• Trabalho 100% remoto • Salários acima da média pagos em USD • Política de participação nos lucros • PTO ilimitado após o primeiro ano (20 dias de PTO no primeiro ano) • Equipamentos para sua estrutura de trabalho • Excelente equilíbrio entre vida pessoal e profissional • Cultura honesta, simples e transparente • Clientes sediados nos Estados Unidos e equipes internacionais