Somos especialistas em transformação tecnológica, unindo expertise humana à IA para criar soluções tech escaláveis. Com mais de 7.400
CI&Ters ao redor do mundo, já formamos parcerias com mais de 1.000 clientes durante nossos 30 anos de história. Inteligência Artificial é nossa realidade.
Importante: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente.
Buscamos pessoas localizadas no Brasil para trabalhar como Data & Analytics Manager e atuar em um projeto do ramo financeiro. Essa pessoa liderará todo o ciclo de vida dos produtos de dados, desde a idealização e desenvolvimento até a implantação e otimização.
Responsabilidades:
- Desde onde os dados são gerados até os pipelines de ETL, catalogação, habilitação e democratização dos dados em ambiente produtivo para as áreas e sistemas consumidores;
- Compreender as melhores práticas de dados, como Governança, Modelagem, Qualidade, Segurança e Privacidade, Integração, Acessibilidade, Análise, Backup e Recuperação;
- Compreender a arquitetura/infraestrutura técnica que suporta as necessidades de dados da organização, incluindo armazenamento, integrações e plataformas de análise;
- Realizar o codesign de soluções junto aos stakeholders de nossos clientes, seguindo padrões arquiteturais de dados enterprise;
- Colaborar com partes interessadas(stakeholders) internas e externas para entender e documentar os requisitos de dados, garantindo que sejam claros, específicos e alcançáveis, bem como a forma como os dados devem ser apresentados para consumo;
- Trabalhar com equipes técnicas e de negócios para entender suas necessidades e prioridades de dados e comunicar eficazmente o valor das iniciativas de dados. Priorizar tarefas e definir o roteiro, equilibrando demandas concorrentes de diferentes partes interessadas;
- Realizar a definição de roadmaps estratégicos, gerenciar as dependências e execução de roadmaps, por meio de ciclos de PDCAs;
- Compreender os tipos de dados, relacionamentos, padrões e tendências para entender melhor os dados;
- Compreender os fluxos de trabalho de negócios para que suposições apropriadas possam ser feitas em relação a fontes, entidades e atributos para responder as perguntas e necessidades de negócios;
- Validar o produto com os usuários para garantir que ele atenda às suas necessidades e expectativas, usando dados e métricas para informar decisões;
- Monitorar e analisar o desempenho do produto, usando métricas e KPIs para avaliar o sucesso e métricas para acompanhar a eficácia das iniciativas e investimentos em dados, e usando insights baseados em dados para impulsionar a melhoria contínua;
- Liderar a adoção de IA (Generativa e Agentic) de maneira E2E no fluxo de trabalho dos nossos times e colaboradores de dados para acelerar o desempenho;
- Liderar e suportar como data tech advisor equipes multifuncionais, incluindo cientistas de dados, engenheiros e especialistas em análise, para desenvolver e entregar produtos de dados de alta qualidade;
- Prospecção de oportunidades de negócio, condução de pré-vendas com nosso time comercial.
Requisitos para este desafio:
- Experiência com metodologias ágeis (Scrum, Kanban) e gerenciamento de projetos;
- Habilidade de comunicação e apresentação para diferentes públicos (técnico, negócio e executivo);
- Conhecimento em Padrões de Arquitetura de Dados (ex: Data Mesh, Data Fabric);
- Experiência com Data Governance e Qualidade de Dados;
- Experiência em Big Data, Data Lake, Delta Lake e Data Lakehouse;
- Experiência com produtos de dados, analytics, ML e AI de cloud providers, especialmente Microsoft Azure;
- Experiência com Ferramentas de orquestração de dados (ex: Apache Airflow, Azure Data Factory);
- Experiência em Databricks e Unity Catalog;
- Experiência em plataformas de dados legadas, tais como SAS, Cloudera;
- Experiência em plataformas, tais como: Tableau e PowerBI;
- Experiência em projetos de migração de plataformas de dados(SAS, Cloudera);
- Experiência em machine learning, Generative AI e Agentic AI;
- Experiência em capacidades de engenharia de integração e entrega contínua, tais como: DevOps, DataOps, MLOps, LLMOps;
- Experiência em otimização de custos em ambientes de nuvem (FinOps).
Diferenciais:
- Experiência em grandes projetos de dados em empresas do setor de financial services;
- Inglês a partir do nível intermediário;
- Certificações de engenharia de dados, Machine learning, Data Scientist ou AI;
- Conhecimento em conceitos de Observabilidade de Dados;
- Participação ativa em comunidades de dados e tecnologia (meetups, conferências, contribuições open-source);
- Experiência com governança de dados em grande escala ou implementação de políticas de dados corporativas.
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