Data Engineering Manager

Insider Store

São Paulo

Híbrido

BRL 223 200 - 334 800

Tempo integral

14 dias+

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Vantagens oferecidas por esta oferta de emprego

Plano de Saúde
Cartão Flexível
Descanso sem ser descontado: 22 dias úteis anuais
Ambiente de trabalho colaborativo
Oportunidade de crescimento em uma startup

Resumo da oferta

A Insider Store, localizada em São Paulo, busca um(a) Data Engineering Manager para liderar a equipe de Engenharia de Dados. Esta posição envolve garantir a qualidade da plataforma de dados e desenvolver o time, promovendo práticas técnicas e melhores resultados operacionais. O candidato ideal possui experiência sólida em engenharia de dados, liderança técnica e amplo conhecimento em SQL e linguagens como Python ou Scala. A Insider Store oferece um ambiente colaborativo e benefícios atrativos, incluindo plano de saúde e oportunidades de crescimento.

Qualificações

  • Sólida experiência em Engenharia de Dados.
  • Liderança técnica em times de dados.
  • Excelência em SQL e forte domínio de Python, Scala ou linguagem equivalente.
  • Experiência com GCP, especialmente BigQuery e Dataflow.

Responsabilidades

  • Liderar e desenvolver o time de Data Engineering.
  • Atuar como referência técnica em arquitetura de dados.
  • Projetar pipelines de dados escaláveis em GCP.
  • Garantir qualidade e confiabilidade dos dados.

Conhecimentos

Engenharia de Dados
Liderança Técnica
SQL
Python
GCP
Airflow

Ferramentas

BigQuery
Terraform
Dataflow
Kafka

Descrição da oferta de emprego

Buscamos um(a) Data Engineering Manager para liderar a frente de Data Engineering dentro do Chapter de Dados da INSIDER Store.

Sobre o cargo

Essa é uma posição de liderança, com responsabilidade por desenvolver pessoas, elevar a maturidade técnica da plataforma de dados e garantir que pipelines, integrações, orquestrações e infraestrutura sejam confiáveis, escaláveis e sustentáveis.

Responsabilidades
  • Liderar, desenvolver e acompanhar pessoas do time de Data Engineering, garantindo clareza de expectativas, feedback contínuo e evolução de carreira.
  • Atuar como referência técnica em arquitetura de dados, pipelines, orquestração, observabilidade, infraestrutura e confiabilidade operacional.
  • Projetar e orientar a construção de pipelines de dados escaláveis em GCP ou stack equivalente, considerando qualidade, custo, performance e manutenção.
  • Garantir qualidade, frescor, disponibilidade e confiabilidade dos dados consumidos por Squads, Analytics Engineers, Data Scientists e stakeholders.
  • Definir padrões de engenharia para ingestão, transformação, reprocessamento, backfills, idempotência, testes, monitoramento e alertas.
  • Liderar decisões técnicas envolvendo BigQuery, Pub/Sub, Dataflow, Airflow/Composer, Terraform, CI/CD e demais componentes da plataforma.
  • Fortalecer a cultura do Chapter, promovendo rituais técnicos, documentação, code reviews, runbooks e compartilhamento de conhecimento.
Requisitos
  • Experiência sólida em Engenharia de Dados.
  • Experiência prévia em liderança técnica ou gestão de pessoas em times de dados, plataforma ou engenharia.
  • Excelência em SQL e forte domínio de Python, Scala, Java ou linguagem equivalente.
  • Experiência com GCP, especialmente BigQuery, Pub/Sub e Dataflow, ou equivalentes em AWS/Azure.
  • Experiência com orquestração, como Airflow ou Composer, e infraestrutura como código, preferencialmente Terraform.
  • Experiência com observabilidade, testes de dados, SLIs/SLOs, alertas, runbooks, Git, CI/CD e entrega em produção.
  • Capacidade de desenvolver pessoas, delegar com contexto, formar lideranças técnicas e explicar trade-offs para stakeholders técnicos e de negócio.
Diferenciais
  • Experiência com dbt, metric layer, semantic layer ou integração com camadas analíticas modernas.
  • Conhecimento em Kafka, Spark, Dataproc ou outras tecnologias escaláveis de batch e streaming.
  • Experiência com Shopify APIs, UseInsider, plataformas de mensageria, eventos ou dados de e-commerce.
  • Experiência com MLOps, feature stores, pipelines para Machine Learning ou integração com times de Data Science.
  • Experiência estruturando Chapters, rituais técnicos, career ladders ou processos de desenvolvimento de pessoas em ambientes de alto crescimento.
Benefícios e condições
  • Modelo de contrato: PJ.
  • Modelo de trabalho: Híbrido, em São Paulo — Av. Paulista — flexível a acordo.
  • Descanso sem ser descontado: 22 dias úteis anuais, disponível após os três primeiros meses.
  • Cartão Flexível.
  • Plano de Saúde.
  • Plano Odontológico.
  • Totalpass e Wellhub.
  • Seguro de Vida.
  • Udemy.
  • INSIDER Perks.
  • Oportunidade de crescimento e aprendizado em uma startup em rápida expansão.
  • Ambiente de trabalho colaborativo e inovador, com exposição a novas tecnologias e processos.
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