Engenheiro(a) de dados | arquitetura, modelagem e visão de negócio

Senioridade: Sênior

Breve Resumo do Projeto: Atuar como referência na definição da arquitetura e da modelagem de dados do novo ambiente Databricks, conectando requisitos de negócio, conceitos corporativos, governança e decisões técnicas. A posição será responsável por assegurar que a migração preserve o significado dos dados e, ao mesmo tempo, evolua a plataforma para um modelo sustentável, reutilizável e orientado aos objetivos do negócio.

Descrição das Principais Atividades e Reponsabilidades:

• Compreender os processos de negócio, produtos, jornadas, indicadores e conceitos associados aos domínios de dados sob sua responsabilidade.
• Conduzir sessões de descoberta com especialistas de negócio, usuários, analistas e equipes técnicas.
• Traduzir necessidades de negócio em modelos de dados, contratos, produtos de dados e requisitos técnicos.
• Mapear conceitos, entidades, regras, relacionamentos, granularidades e históricos existentes no ambiente Teradata.
• Identificar divergências semânticas, redundâncias, lacunas de informação e regras implícitas em códigos legados.
• Definir modelos conceituais, lógicos e físicos para o ambiente Databricks.
• Projetar modelos relacionais, dimensionais, analíticos e orientados a produtos de dados, conforme a necessidade de cada domínio.
• Definir padrões para chaves, histórico, temporalidade, granularidade, nomenclatura, metadados e rastreabilidade.
• Participar da definição da arquitetura Lakehouse, incluindo camadas, domínios, compartilhamento, governança e consumo dos dados.
• Avaliar quais estruturas devem ser migradas, consolidadas, redesenhadas ou descontinuadas.
• Garantir a preservação das regras de negócio e da semântica dos dados durante a migração.
• Definir critérios de reconciliação funcional e técnica entre Teradata e Databricks.
• Apoiar a priorização da migração considerando dependências, criticidade, valor de negócio e risco operacional.
• Orientar engenheiros de dados na implementação dos modelos e padrões definidos.
• Revisar soluções, modelos e pipelines, garantindo consistência arquitetural.
• Atuar em parceria com governança, segurança, arquitetura corporativa, analytics e áreas consumidoras dos dados.
• Produzir e manter documentação arquitetural, glossário, catálogo de entidades, matrizes de origem e destino e diagramas de linhagem.
• Apoiar decisões sobre acesso, classificação, privacidade, retenção e uso adequado dos dados.
• Facilitar a comunicação entre áreas de negócio e tecnologia, evitando perda de contexto e interpretações divergentes.

Descrição Perfil Técnico:

• Experiência em engenharia, arquitetura ou modelagem de dados.
• Domínio de modelagem conceitual, lógica e física.
• Experiência com modelagem relacional, dimensional e analítica.
• Conhecimento sólido de arquitetura Lakehouse, Databricks, Delta Lake e Apache Spark.
• Experiência com plataformas de dados corporativas e grandes volumes de informação.
• Conhecimento avançado de SQL e capacidade de analisar regras implementadas em códigos legados.
• Experiência na modernização ou migração de data warehouses.
• Conhecimento de governança, catálogo, metadados, linhagem, qualidade e segurança de dados.
• Capacidade de definir padrões arquiteturais e orientar sua implementação.
• Experiência na elaboração de diagramas, modelos, glossários e documentação de arquitetura.
• Capacidade comprovada de compreender processos de negócio complexos e transformá-los em soluções de dados.
• Facilidade para transitar entre discussões executivas, funcionais e técnicas.

Diferenciais:

• Experiência aprofundada com Teradata e migração para Databricks.
• Conhecimento de Unity Catalog e arquiteturas orientadas a domínios ou produtos de dados.
• Experiência com Data Mesh, Data Vault, modelos canônicos ou Master Data Management.
• Vivência com informações financeiras, cadastrais, contábeis, comerciais, de risco ou de relacionamento com clientes.
• Experiência em ambientes regulados, com requisitos rigorosos de segurança, auditoria, privacidade e rastreabilidade.
• Conhecimento de LGPD e políticas de classificação e retenção de dados.
• Experiência na definição de indicadores e camadas semânticas para analytics.
• Capacidade de avaliar impactos técnicos, operacionais e de negócio em decisões arquiteturais.

Competências Comportamentais:

• Visão sistêmica e orientação ao negócio.
• Escuta ativa e capacidade de formular perguntas que revelem regras não documentadas.
• Comunicação clara e habilidade para construir consenso.
• Influên