Engenheiro de dados sênior retail media

? Propósito da Posição Desenhar, escalar e operar ecossistemas de dados de alta performance que sustentam as operações de Retail Media, viabilizando ingestão, modelagem, ativação de audiências, mensuração de campanhas e otimização de mídia on-site e off-site. A posição é estratégica para os produtos de Ads, Attribution e Receita de Mídia, garantindo governança aplicada, confiabilidade dos dados e eficiência operacional em ambientes de alto volume de eventos. ? Principais Responsabilidades Arquitetar e operar Data Platforms para Retail Media, integrando dados de comportamento do consumidor, catálogo, vendas, estoque, precificação, eventos de campanha e canais de mídia.

Construir e manter pipelines ELT/ETL e streaming para suportar produtos de mídia, incluindo: Segmentação e ativação de audiências Recomendação e ranking de produtos patrocinados Otimização de bids e forecast de mídia Mensuração, attribution e incremental lift Integrar e governar dados com plataformas de Ads e Martech, como: Google (GAM, DV360, Google Ads, GA4) Meta Ads e TikTok Ads Retail Media Networks, DSPs, CDPs, DMPs e Clean Rooms Implementar Catálogo, metadados e linhagem de dados para campanhas, garantindo rastreabilidade completa entre: Impressões cliques conversões vendas atribuídas receita incremental Definir e aplicar Data Contracts entre domínios (Retail Media, e-commerce, loja física, CRM), padronizando dados utilizados em produtos de Ads. Desenvolver modelagem de dados específica para Retail Media, contemplando métricas como: Views, CTR, CVR, ROAS, CAC Incremental Lift, Frequency, Reach Cohorts de conversão e match-rate de audiência Implementar testes automatizados de Data Quality para dados de mídia, ativação de audiência e mensuração. Desenvolver e otimizar Feature Stores para produtos patrocinados, modelos de bidding e personalização. Criar dashboards de observabilidade e performance de mídia, monitorando SLAs/SLOs de pipelines e campanhas.

Trabalhar com grandes volumes de dados first-party e eventos de ads, garantindo performance, escalabilidade e eficiência de custos em cloud. Atuar como referência técnica e mentor(a) para times de dados e squads de Retail Media, Ads e Growth. ? Stack Técnica Hard Skills Data Cloud BigQuery, Databricks Lakehouse, Dataplex Glue / EMR, Delta Lake Redshift, Snowflake, Synapse Ingestão de Dados CDC, APIs, Webhooks SDK events, tracking pixels Logs e eventos de campanhas de Ads Orquestração Transformação Airflow, Dagster, Prefect DBT (Core / Cloud), Dataform Spark (PySpark / Scala), Dataflow Cloud Run Jobs, notebooks analíticos Retail Media Ads Integração com Ad Servers, DSPs, CDPs e DMPs Pipelines para Impressões, Cliques, Conversões e Sales Lift Ativação de audiência on-site e off-site Attribution, Incrementality e Measurement Frameworks Observabilidade Monitoramento de pipelines e eventos com tracing, logs e alertas Prometheus, Grafana, Cloud Monitoring (sem especificação de cores) Governança Privacidade Catálogo e linhagem de dados Classificação e sensibilidade de dados Masking, controle de acesso e LGPD aplicada a dados de audiência e campanhas Performance Custos Particionamento e clusterização Tuning de queries e caching Otimização de custos em processamento de eventos e datasets de Ads DevOps Terraform CI/CD (Cloud Build, GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins) Docker, Kubernetes, Helm ? Soft Skills Comunicação fluida entre áreas de negócio, e-commerce, marketing e times de Ads.

Forte visão de impacto em receita incremental e eficiência de mídia. Capacidade de resolver rapidamente incidentes críticos de campanhas. Mentalidade orientada a produto de dados, monetização e crescimento. Liderança técnica em projetos complexos, com múltiplas fontes e domínios de dados. ?

Entregáveis Esperados Pipelines de dados resilientes, escaláveis e observáveis para campanhas e audiência. Datasets confiáveis para segmentação, bidding e attribution. Catálogo, linhagem e governança aplicados aos dados críticos de Retail Media. Regras de Data Quality implementadas e monitoradas em dados de Ads.

Camadas curated/gold para mensuração, ativação e produtos de mídia. Dashboards de monitoramento de performance de campanhas e receita incremental. Diferenciais do Perfil Experiência prática com dados de Ads em escala combinados a dados de varejo. Capacidade de transformar dados em crescimento de receita de mídia incremental.

Vivência em squads de Retail Media, Martech, Performance, Growth e Monetização. Conhecimento em Clean Rooms e otimização de match-rate de audiência. Experiência com bidding, ranking de produtos patrocinados e attribution cross-channel. Atuação sólida como mentor(a) e referência técnica.