Big Data Engineering Lead

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Agosto 21

🇲🇽 México – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 42%

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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Sequoia Connect

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11 - 50 funcionários

💼 Consultoria

📣 Marketing

📦 Logística

Consulting • Marketing • Logistics

A Sequoia Connect é uma empresa especializada em consultoria de TI e serviços de talentos, com foco em transformação digital. Oferece serviços de headhunting para especialistas em tecnologia, consultoria de TI e Recruitment Process Outsourcing (RPO). Com operações em diversos países, incluindo Estados Unidos, México, Índia e regiões da América Latina, a empresa conecta profissionais de tecnologia a companhias globais. Seu objetivo é otimizar processos, reduzir custos operacionais e manter altos padrões de inovação tecnológica. A Sequoia Connect apoia a transformação digital tanto de corporações multinacionais quanto de startups ágeis, atendendo a mais de 700 clientes em mais de 50 países.

Descrição

• Provide technical leadership, engineering delivery, and quality assurance for the Data Foundation platform • Lead the team building and maintaining enterprise data pipelines, data products, canonical data models, and data services • Enable analytics, AI, integration, and operational reporting through enterprise data solutions • Partner with the Service Owner, Architecture Team, and Platform Engineering Lead • Deliver scalable, trusted, and maintainable data solutions aligned with enterprise standards and strategic objectives • Take accountability for engineering execution, solution quality, operational reliability, and development of a high-performing data engineering team • Deliver Data Foundation engineering commitments • Ensure data pipeline reliability, performance, and scalability • Drive data quality improvements, adopt engineering standards, reduce technical debt, and improve operational stability • Increase reuse of canonical data models, data products, and engineering frameworks

🎯 Requisitos

• 8+ years of experience in data engineering, software engineering, or enterprise data platform development • 3+ years of technical leadership experience leading engineering teams or large-scale data initiatives • Proven experience designing and delivering enterprise data platforms, pipelines, and data products • Experience operating within agile software development environments • Advanced SQL and data modeling expertise • Strong Python and PySpark development experience • Deep understanding of ETL and ELT architecture patterns • Strong technical leadership, coaching capabilities, and problem-solving skills • Resilience, emotional intelligence, and focus on agile delivery • Deep understanding of the difference between coding and engineering • Experience implementing Master Data Management solutions • Experience building RESTful APIs and data services • Familiarity with GraphQL and modern integration approaches • Understanding of microservices-based architectures • Experience implementing event-driven and real-time data processing solutions • Strong understanding of data quality frameworks, metadata management, and data lineage concepts • Familiarity with cloud-native foundations or AI coding assistants

🏖️ Benefícios

• Flexible work arrangement with remote option • Continuous learning and professional growth opportunities • Exposure to high-impact projects and complex engineering challenges • International collaboration across a global network of expertise