Página da Vaga | Data Engineering Product Manager

Leega Consultoria; São Paulo; Híbrido; BRL 20.000 - 80.000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Leega Consultoria busca um Data Engineering Product Manager que equilibre as complexidades técnicas com as necessidades de negócios, garantindo a acessibilidade e segurança dos dados em um ambiente remoto. O profissional será responsável por implementar práticas de governança de dados e colaborar na construção de soluções de Big Data e Analytics.

Qualificações

• Experiência em governança de dados e privacidade.
• Familiaridade com modelos ágeis como Scrum e Kanban.
• Experiência em ciclo de vida de produtos de dados.

Responsabilidades

• Equilibrar complexidade técnica com necessidades de negócios.
• Definir e implementar arquitetura de dados eficaz.
• Gerenciar integração de dados para análises e Machine Learning.

Conhecimentos

Governança de Dados

Privacidade e Segurança

Metodologias Ágeis

Análise de Dados

Integração de BI e Analytics

Formação académica

Experiência em áreas de tecnologia e desenvolvimento

Descrição da oferta de emprego

Job description

A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes.

Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas!

Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: éticae transparência, excelência dequalidade, trabalho em equipe, responsabilidadeeconômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade.

Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.

Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você!

>> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time. Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro.

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Main responsibilities

OData Engineering Product Managertem a missão/papel de equilibrar a complexidade técnica com as necessidades de negócios, garantindo que todos os dados, sejam estruturados ou não, sejam valiosos e facilmente acessíveis para quem precisa deles, dentro de um ecossistema seguro e escalável. A construção de uma infraestrutura escalável e eficiente com uma estratégia de governança e acessibilidade que permita à organização tirar o máximo proveito de seus dados sendo uma alavanca para estratégias de Big Data e análise avançada, como Machine Learning, Business Intelligence e análises em tempo real.

Sobre a posição:

Definição e Estratégia do Produto Datalake

• Visão e estratégia deve definir como coletar, armazenar e fornecer dados limpos, acessíveis e aproveitáveis por diferentes partes da organização, alinhando isso aos objetivos de negócios da empresa;
• Governança de Dados: garantir que as políticas de segurança, qualidade e conformidade sejam aplicadas e implementar práticas que garantam o uso ético, eficiente e seguro desses dados.

Arquitetura e desing de dados

• Definição de estrutura e Camadas: colaborar com engenheiros de dados para definir e otimizar essas camadas, garantindo que a arquitetura suporte o tipo de análise e processamento necessário.
• Qualidade de dados: implementação de processos de validação, monitoramento e auditoria contínua da qualidade do dados armazenados;

Gerenciamento da Ingestão de dados

• Fontes de dados: lidar com diferentes origens internas e externas, sendo bases relacionais, API's, logs, arquivos de texto, dados de IoT, etc. Planejar e gerenciar como esses dados são ingeridos (ETL ou ELT), garantindo uma ingestão eficiente e escalável;
• Escalabilidade e performance: garantir infraestrutura adequada seja aplicada ao produto, sendo capaz de lidar com picos de dados;

Acessibilidade e Consumo de Dados

• Padrões de Acesso e APIs: garantir acesso de forma eficiente por diferentes usuários e sistemas, padronizando API's ou ferramentas de visualização de dados;
• Facilidade de Navegação e Descoberta de Dados: organizar dados em ferramentas de catálogos de dados e metadados de maneira que os usuários possam descobrir e acessar facilmente os dados.- Entendimento sólido de como funcionam os sistemas deDatalake, incluindo tecnologias como Hadoop, Spark, ferramentas de ETL, arquiteturas de dados em nuvem e gerenciamento de big data;

Segurança e Privacidade de Dados

• Controle de Acesso: definir controles de acesso robustos, incluindo políticas de autorização e autenticação, protegendo dados sensíveis;
• Conformidade Regulatória: implementar práticas para garantir que os dados pessoais ou sensíveis sejam protegidos, auditados e gerenciados de forma adequada, alinhado a regulamentação de privacidade, LGPD e GDPR;

Análises Avançadas e Inteligência Artificial

• Suporte para Análises e Machine Learning: suportar iniciativas organizando dados de forma que seja acessível para cientistas e engenheiros no preparo de modelos;
• Integração com Ferramentas de BI e Analytics: garantir integração e disponibilidade do dado;

Custo e Eficiência

• Otimização de Custos: trabalhar estratégias que otimizam os custos sem sacrificar a performance, como escolha de formatos eficientes (Parquet, ORC, etc), compreessão de dados e otimização do uso da infraestrutura;

Requirements and skills

• Conhecimento em governança de Dados, incluindo privacidade, segurança e compliance;
• Familiaridade com ferramentas deCatálogoeMetadata Management;
• Metodologias ágeis e de discovery;(Scrum e Kanban);
• Métricas de produtividade de equipes ágeis (Burndown, Burnup, tempo de ciclo etc);
• Amplo conhecimento analítico para gerar análises e tomar decisões baseadas em dados;
• Experiência prévia construindo e apoiando todo o ciclo de vida de produtos de tecnologia e de desenvolvimento;
• Experiência de atuação com plataforma de dados, que conheça de BI, Big Data e Data Lake.

Additional information

Atuação: 100%Remoto.