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 ingesção, 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 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 . #J-18808-Ljbffr