Principais Responsabilidades:

O Engenheiro de Dados Sênior será responsável por estruturar, evoluir e otimizar a arquitetura de dados da Volkswagen Financial Services, garantindo escalabilidade, segurança e governança. Atuará de forma estratégica na definição de diretrizes técnicas, no apoio à engenharia para construção de pipelines robustos. Também terá papel ativo na consolidação de boas práticas, na sustentação da jornada de migração do on-premise para a nuvem. Suas principais responsabilidades incluem:

Projetar, desenvolver e evoluir a arquitetura de dados da empresa, assegurando confiabilidade e escalabilidade;
Definir estratégias de armazenamento, organização e processamento em cloud, incluindo data lakes e data warehouses;
Consolidar padrões de governança, segurança e conformidade, assegurando adequação a normas regulatórias;
Apoiar a engenharia de dados na construção de pipelines escaláveis, eficientes e monitoráveis;
Avaliar ferramentas de ingestão, orquestração e observabilidade, recomendando padrões para a área;
Documentar arquitetura, padrões e fluxos, promovendo a reutilização e a consistência;
Apoiar decisões técnicas envolvendo Glue, Redshift e outros serviços AWS, avaliando alternativas de custo e eficiência;
Contribuir com visão crítica e pragmática, propondo soluções que equilibrem inovação, confiabilidade, velocidade e valor ao negócio.
Apoiar nos ajustes dos débitos técnicos da área.

Perfil Técnico:

Experiência sólida em arquitetura de dados em ambientes críticos e de alta complexidade;
Conhecimentos avançados em modelagem de dados relacional e não relacional (OLTP, OLAP, Data Vault, Star Schema);
Atuação com cloud pública (AWS), incluindo serviços como S3, Redshift, Glue e Lambda;
Experiência em pipelines e orquestração (Airflow, dbt, Talend ou equivalentes);
Familiaridade com observabilidade (Dynatrace, Prometheus, Grafana) para monitorar performance e throughput;
Habilidade em SQL avançado e experiência com bancos relacionais (Oracle, PostgreSQL) e NoSQL (MongoDB, DynamoDB);
Conhecimentos em linguagens voltadas a dados (Python, Scala) para automação e otimização de processos;
Entendimento de práticas de segurança, compliance e governança de dados (LGPD, GDPR);
Capacidade de atuar em diagnósticos e análise de falhas em pipelines, correlacionando logs, métricas e impactos nos negócios;
Desejável certificação em AWS, Data ou Big Dat.
Inglês intermediário a avançado.