Analytics & Data Engineering Manager

Sobre o Jusbrasil
Transformar o sistema de Justiça com tecnologia não é um desafio trivial. Por isso, o Jusbrasil se posiciona como uma empresa
AI-first
, que utiliza
IA Generativa, dados massivos e engenharia de ponta
para resolver problemas complexos e criar impacto real em escala.

Estamos vivendo um ponto de virada: a revolução da GenAI está redefinindo o mercado, e temos nas mãos uma
oportunidade rara de liderar a transformação tecnológica do sistema jurídico no Brasil
.

Lidamos com
petabytes de dados
,
bilhões de documentos
e desafios de
escala, precisão e relevância
dignos das maiores techs do mundo.

Nosso time opera com
alta densidade de talentos
, autonomia e propósito. São centenas de pessoas incríveis espalhadas por mais de
40 cidades no Brasil e fora
, unidas pela mesma missão: construir soluções que melhorem o acesso à Justiça e ampliem a confiança nas relações sociais.

Aqui, valorizamos quem busca
domínio profundo
, age com
clareza de propósito
e tem energia para enfrentar grandes desafios com consistência e excelência.

Estamos construindo algo grande e queremos pessoas que queiram fazer parte dessa história,
com intensidade, foco e excelência
.

Jusbrasil em números:

• de 1,2 bi de documentos jurídicos de interesse público
• de 1PB de dados na nossa infraestrutura de tecnologia
• de 30 m de usuários
• de 500 colaboradores
• de 80% dos advogados brasileiros cadastrados

Sobre a função
Buscamos um(a)
Analytics & Data Engineering Manager
, para liderar dois squads cruciais:
Analytics Platform
e
Data Platform
. A pessoa será fundamental para transitar entre
Analytics Engineering
e
Data Engineering
, com forte integração com o produto

Você será responsável por alinhar e destravar tecnicamente as equipes, setar a direção estratégica de médio/longo prazo, metas e objetivos , e garantir que a área seja uma ponte para difundir a visão da empresa para todo o seu time.

Buscamos um líder que tenha uma visão abrangente do ciclo de vida dos dados, desde a infraestrutura (pipelines e arquitetura) até a geração de insights de alto impacto para o produto. É um papel de liderança com bastante autonomia, ideal para quem quer construir times fortes, influenciar decisões e gerar resultados que impactam o negócio diretamente. O grande desafio é transformar a cultura da área, saindo de um modelo reativo para ser um parceiro estratégico e preditivo no desenvolvimento de produtos.

O que você irá fazer:

• Liderar os squads de Analytics Platform e Data Platform, garantindo alinhamento entre entregas técnicas e necessidades de produto.
• Definir a visão e os processos da infraestrutura de dados, assegurando que o time atue de forma integrada às prioridades de produto, e não de forma isolada.
• Equilibrar o tempo e os esforços entre os times, direcionando iniciativas táticas e estratégicas conforme a maturidade e as demandas de cada um.
• Co-construir estratégias de médio e longo prazo, definindo metas, objetivos e direcionamentos claros para os times.
• Atuar como ponto de conexão entre áreas técnicas e de negócio, comunicando-se com stakeholders de diferentes níveis para desbloquear a área e difundir a visão de dados da empresa.
• Estruturar processos que reduzam demandas pontuais e não planejadas, tornando a área mais previsível, estratégica e orientada a valor.
• Apoiar times de produto e negócios na criação de soluções de dados consistentes, escaláveis e orientadas a impacto.
• Promover boas práticas e o state-of-the-art em Analytics e Data Engineering, elevando o padrão técnico da organização.
• Garantir entregas que gerem impacto imediato, priorizando soluções eficientes e evitando over engineering.

O que buscamos:

• Conhecimento sólido em Analytics Engineering e Data Engineering.
• Capacidade de dialogar com produto e compreender necessidades de negócio.
• Boa comunicação para influenciar stakeholders e times técnicos.
• SQL avançado e Python.
• Experiência com stacks de dados como: Airflow, Dataform, Dataflow, Databricks (ou similares).
• Domínio em Infraestrutura de dados, pipelines e gestão de dados.
• Experiência em Testes A/B e experimentação.
• Conhecimento em Data Lakes e arquiteturas modernas de dados.
• Visão Analítica.