Coordenador de Dados e IA

Grupo Luiza Barcelos; Belo Horizonte; Presencial; BRL 180 000 - 260 000; Tempo integral

Resumo da oferta

Grupo Luiza Barcelos procura Coordenador(a) de Dados e IA para liderar a evolução da arquitetura de dados e IA, conectando estratégia de negócio à execução tecnológica. Você trará visão técnica para auditar e decidir sobre soluções propostas, cobrando qualidade na implementação em ambientes de dados avançados.

O papel envolve liderança prática na arquitetura, governança, qualidade de dados e ML, com atuação em Data Lakehouse, Delta Lake e plataformas como Databricks, visando entregar valor de

Qualificações

• Experiência em arquitetura de dados e IA com visão de negócio
• Conhecimento de pipelines de dados, governança e qualidade de dados
• Capacidade de auditar soluções técnicas e conduzir decisões estratégicas de tecnologia

Responsabilidades

• Liderar a evolução da arquitetura de Dados e IA, incluindo Data Lakehouse, Data Engineering, Analytics, ML e Governança.
• Avaliar e aprovar arquiteturas, padrões de integração e decisões de tecnologia.
• Garantir arquitetura escalável, segura, observável e preparada para crescimento.
• Definir padrões de ingestão, processamento, armazenamento e distribuição de dados.
• Acompanhar pipelines de ingestão via APIs, CDC e batch/real-time.
• Garantir boas práticas na arquitetura Bronze/Silver/Gold e rastreabilidade de dados.
• Avaliar modelos de dados, particionamento, performance e custos.
• Garantir padrões de versionamento, CI/CD, observabilidade e tratamento de falhas.
• Acompanhar estratégias de integração entre sistemas transacionais, lakehouse, APIs e aplicações.
• Liderar equipes internas, parceiros e fornecedores e auditar entregas técnicas.

Conhecimentos

Liderança técnica

Arquitetura de dados

Governança de dados

MLOps

Comunicação executiva

Ferramentas

AWS S3

Delta Lake

Databricks

CI/CD

Model Serving

Descrição da oferta de emprego

Buscamos um(a) Coordenador(a) de Dados e IA com forte background técnico para liderar a evolução da nossa arquitetura de dados e inteligência artificial, garantindo que as decisões de tecnologia sejam sustentadas por uma visão sólida de arquitetura, engenharia de dados, qualidade, governança, analytics e IA.
Essa pessoa será responsável por acompanhar tecnicamente, auditar, questionar e decidir sobre as soluções propostas pelos times e parceiros, conectando estratégia de negócio à execução tecnológica.
O papel exige alguém que não seja apenas um gestor, mas que consiga entrar na arquitetura, entender as decisões técnicas, identificar riscos, avaliar trade-offs e cobrar qualidade na execução.

Principais responsabilidades

Arquitetura e estratégia de dados

• Liderar a evolução da arquitetura corporativa de Dados e IA, contemplando Data Lakehouse, Data Engineering, Analytics, Machine Learning, Model Serving e Governança.
• Avaliar e aprovar arquiteturas, soluções técnicas, padrões de integração e decisões de tecnologia.
• Garantir uma arquitetura escalável, segura, observável e preparada para crescimento.
• Definir e acompanhar padrões para ingestão, processamento, armazenamento, consumo e distribuição de dados.
• Avaliar decisões de arquitetura propostas por fornecedores, consultorias e times internos.
• Identificar riscos técnicos, dependências, gargalos e débitos arquiteturais.

Engenharia e plataforma de dados

• Acompanhar tecnicamente pipelines de ingestão via APIs, CDC e processos batch/real-time.
• Garantir boas práticas na arquitetura Bronze / Silver / Gold, incluindo rastreabilidade, histórico, qualidade e confiabilidade.
• Avaliar modelos de dados, estruturas de tabelas, particionamento, performance e custos.
• Acompanhar o uso de AWS S3, Delta Lake e Databricks como componentes da plataforma.
• Garantir padrões de versionamento, CI/CD, observabilidade, monitoramento e tratamento de falhas.
• Avaliar estratégias de integração entre sistemas transacionais, lakehouse, APIs e aplicações.

Qualidade e governança

• Liderar a implantação e evolução de Data Quality, com regras, testes, validações e indicadores.
• Acompanhar mecanismos de validação automática, testes e prevenção de dados inválidos.
• Estruturar e acompanhar processos de Data Governance, Data Catalog, Data Lineage, ownership e stewardship.
• Garantir rastreabilidade dos dados desde a origem até o consumo.
• Trabalhar em conjunto com Segurança e IAM para garantir controle adequado de acesso e proteção dos dados.
• Apoiar auditorias, compliance e controles relacionados ao uso dos dados.

IA e Machine Learning

• Acompanhar tecnicamente iniciativas de Machine Learning e IA, garantindo conexão com os objetivos de negócio.
• Avaliar arquitetura de Feature Store, treinamento, deployment, Model Serving e monitoramento de modelos.
• Questionar e validar escolhas de modelos, features, métricas, performance e critérios de avaliação.
• Acompanhar modelos de forecast, recomendação, segmentação e outros casos de uso preditivos.
• Garantir práticas de MLOps, incluindo versionamento, monitoramento, performance, drift, logs e auditoria.
• Avaliar iniciativas de IA Generativa, quando aplicável, incluindo arquitetura, segurança, qualidade das respostas e custos.

Consumo e ativação

• Garantir que dados e modelos sejam efetivamente transformados em dashboards, aplicações, APIs e decisões de negócio.
• Trabalhar com áreas de negócio para priorização de casos de uso.
• Acompanhar soluções de analytics e autosserviço, garantindo governança sem comprometer agilidade.
• Avaliar arquiteturas de integração entre a plataforma de dados e sistemas/aplicações consumidoras.

Gestão técnica e fornecedores

• Liderar tecnicamente times internos, parceiros e fornecedores.
• Definir critérios técnicos para contratação e avaliação de soluções.
• Auditar entregas técnicas e garantir aderência à arquitetura definida.
• Conduzir revisões de arquitetura, technical reviews e decisões de tecnologia.
• Traduzir problemas técnicos complexos para executivos e decisões de negócio.
• Construir roadmaps técnicos e acompanhar indicadores de evolução da plataforma.