Tech Lead - Data Platform

ROIT; Brasil; Presencial; BRL 180 000 - 300 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A ROIT está construindo uma plataforma de dados moderna, escalável, para suportar analytics, IA e soluções que impactam milhares de empresas. Buscamos um Tech Lead | Data Platform para liderar tecnicamente essa evolução e definir padrões de engenharia.

Essa pessoa definirá a arquitetura da plataforma, apoiará o crescimento técnico da equipe e garantirá soluções confiáveis, eficientes e preparadas para os desafios do futuro.

Qualificações

• Experiência sólida em Engenharia de Dados, atuando como Tech Lead ou referência técnica de equipes.
• Domínio de Python para desenvolvimento de aplicações e pipelines de dados.
• Experiência prática com Google Cloud Platform (GCP).
• Experiência com arquitetura de Data Lake, Data Warehouse e Data Marts.
• Conhecimento avançado em bancos de dados SQL e NoSQL.
• Experiência com arquiteturas distribuídas, microsserviços e orientadas a eventos.
• Vivência com CI/CD, Git e Infraestrutura como Código (Terraform ou similar).
• Experiência com monitoramento, observabilidade e troubleshooting de pipelines de dados.
• Capacidade de conduzir discussões técnicas, definir padrões de engenharia e apoiar a evolução técnica da equipe.

Responsabilidades

• Liderar tecnicamente o time de Engenharia de Dados, promovendo boas práticas e apoiando o desenvolvimento da equipe.
• Definir e evoluir a arquitetura da plataforma de dados, garantindo escalabilidade, performance, segurança, governança e eficiência de custos.
• Projetar, revisar e orientar a implementação de pipelines de dados (ETL/ELT, batch e streaming), assegurando qualidade, disponibilidade e confiabilidade das informações.
• Definir padrões de desenvolvimento, arquitetura, modelagem de dados e integração entre sistemas.
• Desenvolver e evoluir soluções para ingestão e processamento de dados provenientes de APIs, bancos relacionais, sistemas legados e serviços em cloud.
• Evoluir Data Lakes, Data Warehouses e Data Marts para suportar Analytics, Inteligência Artificial e aplicações de negócio.
• Implementar estratégias de observabilidade, monitoramento e alertas para pipelines, aplicações e infraestrutura de dados.
• Garantir a adoção de boas práticas de engenharia, incluindo versionamento, testes automatizados, CI/CD e Infraestrutura como Código (IaC);
• Conduzir code reviews e design reviews, elevando continuamente a qualidade técnica das entregas.
• Trabalhar em conjunto com Produto, Engenharia de Software e áreas de negócio na definição e priorização de soluções.
• Apoiar decisões estratégicas da plataforma, identificando oportunidades de melhoria contínua em arquitetura, performance, custos e escalabilidade.

Conhecimentos

Python

GCP

Data pipelines

CI/CD

Observability

Infra as Code

Data Lake/Warehouse

Distributed systems

Ferramentas

Terraform

Descrição da oferta de emprego

Na ROIT, acreditamos que dados são um dos principais ativos para transformar negócios. Estamos construindo uma plataforma de dados moderna, escalável e preparada para suportar produtos analíticos, inteligência Artificial e soluções que impactam milhares de empresas.

Buscamos um(a) Tech Lead | Data Platform para liderar tecnicamente essa evolução.

Essa pessoa será responsável por definir a arquitetura da plataforma, estabelecer padrões de engenharia, apoiar o crescimento técnico da equipe e garantir que nossas soluções sejam escaláveis, confiáveis, eficientes e preparadas para os desafios do futuro.

Procuramos alguém com perfil hands-on, que goste de resolver problemas complexos, tomar decisões arquiteturais e construir produtos de dados de alta qualidade.

Responsabilidades

• Liderar tecnicamente o time de Engenharia de Dados, promovendo boas práticas e apoiando o desenvolvimento da equipe;
• Definir e evoluir a arquitetura da plataforma de dados, garantindo escalabilidade, performance, segurança, governança e eficiência de custos;
• Projetar, revisar e orientar a implementação de pipelines de dados (ETL/ELT, batch e streaming), assegurando qualidade, disponibilidade e confiabilidade das informações;
• Definir padrões de desenvolvimento, arquitetura, modelagem de dados e integração entre sistemas;
• Desenvolver e evoluir soluções para ingestão e processamento de dados provenientes de APIs, bancos relacionais, sistemas legados e serviços em cloud;
• Evoluir Data Lakes, Data Warehouses e Data Marts para suportar Analytics, Inteligência Artificial e aplicações de negócio;
• Implementar estratégias de observabilidade, monitoramento e alertas para pipelines, aplicações e infraestrutura de dados;
• Garantir a adoção de boas práticas de engenharia, incluindo versionamento, testes automatizados, CI/CD e Infraestrutura como Código (IaC);
• Conduzir code reviews e design reviews, elevando continuamente a qualidade técnica das entregas;
• Trabalhar em conjunto com Produto, Engenharia de Software e áreas de negócio na definição e priorização de soluções;
• Apoiar decisões estratégicas da plataforma, identificando oportunidades de melhoria contínua em arquitetura, performance, custos e escalabilidade.

Requisitos

• Experiência sólida em Engenharia de Dados, atuando como Tech Lead ou referência técnica de equipes;
• Domínio de Python para desenvolvimento de aplicações e pipelines de dados;
• Experiência prática com Google Cloud Platform (GCP);
• Experiência com arquitetura de Data Lake, Data Warehouse e Data Marts;
• Conhecimento avançado em bancos de dados SQL e NoSQL;
• Experiência com arquiteturas distribuídas, microsserviços e arquiteturas orientadas a eventos;
• Vivência com CI/CD, Git e Infraestrutura como Código (Terraform ou similar);
• Experiência com monitoramento, observabilidade e troubleshooting de pipelines de dados;
• Capacidade de conduzir discussões técnicas, definir padrões de engenharia e apoiar a evolução técnica da equipe.

Será um diferencial

• Experiência com Apache Spark (PySpark);
• Experiência com Apache Airflow ou orquestradores de workflows;
• Vivência com processamento de dados em tempo real (streaming);
• Experiência em ambientes de alta volumetria de dados;
• Conhecimento em arquiteturas Lakehouse;
• Experiência com plataformas de Inteligência Artificial e Machine Learning;
• Vivência com otimização de custos em ambientes cloud (FinOps).