TECH LEAD - DATA & AI ARCHITECT

SGA TECNOLOGIA INTELIGENTE S.A.; Belo Horizonte; Presencial; BRL 380 000 - 520 000; Tempo integral

Resumo da oferta

SGA TECNOLOGIA INTELIGENTE S.A. está buscando um líder técnico em dados e IA para orientar a arquitetura de ecossistemas analíticos e preditivos em grandes corporações.

O papel conecta estratégia de negócios, governança rígida e engenharia de dados avançada, com atuação multicloud (Azure, AWS, GCP) e foco em IA Generativa e ML. Você liderará equipes de engenharia, definindo playbooks DataOps/MLOps, padrões de governança e estratégias para transformar dados em valor, orientando diretores e

Qualificações

• Experiência comprovada em liderança técnica, consultoria ou arquitetura sênior de dados/IA em projetos enterprise.
• Domínio de cloud e big data: Databricks (Unity Catalog, Delta Lake), Snowflake, Azure Synapse/Fabric, AWS Redshift/Glue ou GCP BigQuery.
• Visão híbrida/Open Source: Spark, Airflow, OpenMetadata, dbt, Trino, para mitigação de lock-in.
• Governança e integração enterprise: Purview, Collibra, Alation, Apache Atlas, com integração a SAP e ServiceNow.
• Fundamentos de IA e MLOps: preparação e exposição de dados para modelos, vetorização, embeddings e RAG.
• Comunicação estratégica com engenharia, cibersegurança e decisores de negócio.

Responsabilidades

• Desenhar e supervisionar arquiteturas modernas (Lakehouse, Data Mesh, Data Fabric) em ambientes multicloud, criando modelos de referência replicáveis para os clientes.
• Avaliar o custo-benefício de ecossistemas de grande porte (Databricks, Snowflake, Fabric) frente a soluções híbridas/Open Source (Spark, Doris, Airflow), otimizando custos e interoperabilidade.
• Estruturar frameworks evolutivos (níveis de maturidade/pilotos), catálogos, linhagem e papéis de negócio (Data Owners/Stewards), preparando o dado para IA sem burocratizar o processo.
• Preparar ecossistemas estruturados (SAP, ERPs, bancos transacionais) e não estruturados para integração fluida com LLMs, RAG e soluções de IA generativa.
• Orientar times de engenharia, estabelecendo playbooks, boas práticas de DataOps/MLOps, esteiras de engenharia e cultura de qualidade.
• Atuar junto a diretores e C-levels, traduzindo decisões técnicas em impacto financeiro, redução de riscos de cibersegurança e ganho de produtividade.

Conhecimentos

Liderança técnica

Consultoria em dados/IA

Arquitetura de dados

Comunicação com stakeholders

Data governance

Ferramentas

Databricks

Snowflake

Azure Synapse

Fabric

AWS Redshift

GCP BigQuery

Spark

Airflow

OpenMetadata

dbt

Trino

Descrição da oferta de emprego

A SGA atua na sustentação de sistemas corporativos críticos para empresas de médio e grande porte.

Nosso propósito é redefinir o padrão de eficiência digital no mercado, elevando o cuidado tecnológico à categoria de estratégia, a partir de uma atuação Cloud-Smart, Secure-Always e AI-Ready. Sustentamos a base digital que permite que as empresas operem com estabilidade, eficiência e segurança, hoje e no futuro.

Sobre a Oportunidade

Buscamos uma liderança técnica que seja nossa referência em Arquitetura de Dados e Inteligência Artificial, capaz de encabeçar o desenho e a evolução de ecossistemas analíticos e preditivos para grandes corporações.

Você atuará na interseção entre estratégia de negócios, governança rigorosa e engenharia de dados avançada — orientando clientes enterprise desde a consolidação da fundação de dados (arquiteturas de referência V0 → V1) até a viabilização segura e escalável de casos de uso de IA Generativa e Machine Learning, em ambientes multicloud (Azure, AWS e GCP).

Principais Responsabilidades

Arquitetura & Estratégia de Dados

• Desenhar e supervisionar arquiteturas modernas (Lakehouse, Data Mesh, Data Fabric) em ambientes multicloud, criando modelos de referência replicáveis para os clientes.

Estratégia de FinOps & Arquitetura Agnóstica

• Avaliar o custo-benefício de ecossistemas de grande porte (Databricks, Snowflake, Fabric) frente a soluções híbridas/Open Source (Spark, Doris, Airflow), otimizando custos e interoperabilidade.

Governança Pragmática & Operativa

• Estruturar frameworks evolutivos (níveis de maturidade/pilotos), catálogos, linhagem e papéis de negócio (Data Owners/Stewards), preparando o dado para IA sem burocratizar o processo.

AI Readiness & Inovação

• Preparar ecossistemas estruturados (SAP, ERPs, bancos transacionais) e não estruturados para integração fluida com LLMs, RAG e soluções de IA generativa.

Liderança Técnica & Mentoria

• Orientar times de engenharia, estabelecendo playbooks, boas práticas de DataOps/MLOps, esteiras de engenharia e cultura de qualidade.

Consultoria Executiva & C-Level

• Atuar junto a diretores e C-levels, traduzindo decisões técnicas em impacto financeiro, redução de riscos de cibersegurança e ganho de produtividade.

Requisitos e Qualificações

• Experiência comprovada em liderança técnica, consultoria ou arquitetura sênior de dados/IA em projetos enterprise.
• Domínio de cloud e big data: Databricks (Unity Catalog, Delta Lake), Snowflake, Azure Synapse/Fabric, AWS Redshift/Glue ou GCP BigQuery.
• Visão híbrida/Open Source: Spark, Airflow, OpenMetadata, dbt, Trino, para mitigação de lock-in.
• Governança e integração enterprise: Purview, Collibra, Alation, Apache Atlas, com integração a SAP e ServiceNow.
• Fundamentos de IA e MLOps: preparação e exposição de dados para modelos, vetorização, embeddings e RAG.
• Comunicação estratégica com engenharia, cibersegurança e decisores de negócio.

Diferenciais que valorizamos

• Certificações oficiais (Databricks Certified Professional, Azure Solutions Architect, AWS Data Analytics, Snowflake Pro).
• Vivência em consultorias de tecnologia, integradores ou gestão de serviços de TI (ITSM).
• Experiência criando playbooks e Data Operating Models do zero.

O que buscamos em seu comportamento

• Impacto: conecta cada decisão de arquitetura ao resultado do negócio do cliente, priorizando eficiência de custo e performance ao invés da "arquitetura perfeita de livro".
• Excelência: primor técnico e disciplina de governança em cada entrega, com postura de confiança perante diretoria, engenharia e áreas de cibersegurança.
• Adaptabilidade: transita com agilidade entre a fundação de dados (V0), a evolução para arquiteturas mais maduras (V1) e a viabilização de IA generativa, sem se apegar a uma única ferramenta ou plataforma.
• Inteligência: une pessoas, dados e IA para escalar a inteligência coletiva dos times de engenharia, comunicando com clareza tanto para especialistas técnicos quanto para C-Levels.