Arquiteto de Dados - Sênior

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FCamara Consulting & Training

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1001 - 5000 funcionários

🏥 Saúde

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📦 Logística

Healthcare • Insurance • Logistics

A FCamara Consulting & Training é uma multinacional brasileira especializada em transformação digital e serviços de consultoria. Com mais de 17 anos de mercado, o ecossistema da FCamara tem foco em inovação, e-commerce, estratégia digital e na integração de soluções tecnológicas, como inteligência artificial e cibersegurança. A empresa colabora com diversos setores — incluindo varejo, saúde, finanças e logística —, impulsionando mais de 1. 000 empresas a evoluírem no ambiente digital.

Descrição

• Projetar, implementar e evoluir arquiteturas modernas de dados (Lakehouse e Data Platforms). • Conduzir iniciativas de modernização de plataformas de dados legadas para ambientes cloud (Azure, multi-cloud ou híbridos). • Desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis e resilientes, utilizando processos ELT, batch, streaming e near real-time. • Implementar e gerenciar camadas de dados Bronze, Silver e Gold. • Definir e aplicar frameworks de qualidade de dados, incluindo validação, monitoramento, SLAs e controles de qualidade. • Estruturar processos de governança de dados, gestão de metadados, catálogo de dados, data lineage e data discovery. • Modelar dados utilizando abordagens como Data Vault, modelagem dimensional e camadas semânticas para Analytics e IA. • Preparar dados para iniciativas de Machine Learning e Inteligência Artificial, incluindo feature engineering e data preparation. • Otimizar performance e custos de workloads distribuídos em plataformas de dados. • Definir padrões arquiteturais, boas práticas de engenharia de dados e diretrizes técnicas para o time. • Implementar boas práticas de versionamento, testes automatizados, observabilidade e monitoramento de pipelines. • Liderar iniciativas de transformação da plataforma de dados, promovendo conceitos como Data Mesh, Data as a Product e AI-ready Data Platforms. • Atuar em conjunto com áreas técnicas e de negócio para identificar necessidades e transformar dados em ativos estratégicos. • Garantir segurança, governança e controle de acesso aos dados por meio de políticas de segurança e RBAC.

🎯 Requisitos

• Experiência sólida em Engenharia de Dados e Arquitetura de Dados. • Conhecimento avançado em arquiteturas Lakehouse e plataformas modernas de dados. • Experiência com processamento distribuído utilizando Apache Spark. • Vivência em modernização de ambientes legados para cloud (preferencialmente Azure, podendo incluir ambientes híbridos ou multi-cloud). • Experiência na construção e orquestração de pipelines ELT, batch e streaming. • Conhecimento em modelagem de dados (Data Vault, dimensional e semântica). • Experiência com frameworks de qualidade de dados, governança, catálogo de dados, metadados e data lineage. • Conhecimento em integração de dados para projetos de Analytics, Machine Learning e Inteligência Artificial. • Experiência com otimização de performance e custos em ambientes distribuídos. • Vivência com práticas modernas de engenharia de software, incluindo versionamento, testes automatizados, observabilidade e monitoramento. • Conhecimento em segurança de dados, controle de acesso (RBAC) e políticas de governança. • Capacidade de liderança técnica, definição de padrões e evolução da maturidade de plataformas de dados. • Habilidade para atuar em ambientes multidisciplinares, conectando equipes técnicas e áreas de negócio. • Experiência com plataformas de dados orientadas a produtos (Data as a Product). • Vivência na implementação de Data Mesh. • Conhecimento em AI-ready Data Platforms. • Experiência na construção de datasets e camadas semânticas voltadas para IA e Analytics. • Visão end-to-end da jornada dos dados, desde a ingestão até o consumo por aplicações de IA. • Forte atuação em Data Quality como pilar para confiabilidade de modelos de IA. • Experiência prática com frameworks modernos de governança e gestão de metadados. • Experiência em liderança técnica de times de Engenharia de Dados.

🏖️ Benefícios

• Não informado