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A ROIT está buscando um Tech Lead | Data Platform para liderar tecnicamente a evolução de nossa plataforma de dados. O profissional definirá a arquitetura, padrões de engenharia e apoiará o crescimento da equipe.
Você trabalhará com Spark, Airflow, modelos Lakehouse, e soluções em GCP, garantindo escalabilidade, performance e governança. Compromisso hands-on, decisões arquiteturais e entrega de dados de alta qualidade.
Nível: Sênior
Cursos de:
Especialização em Especialização em Computação Forense. (Carga Horária: 360h)., Tecnologia da Informação, Bachelor's Degree in Internet Systems Engineering, Tecnologia da Informação, Administração, Administração de Empresas, Administração, Bacharelado , Administração de Empresas
Escolaridade: Graduação -
Especialização em Especialização em Computação Forense. (Carga Horária: 360h)., Administração, Administração, Administração de Empresas, Administração de Empresas , Bacharelado , Bachelor's Degree in Internet Systems Engineering, Tecnologia da Informação, Tecnologia da Informação - Completo
Jornada de trabalho: Segunda a Sexta-feira
Disponibilidade para home-office
Responsabilidades da posição:
Sobre a oportunidade
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.
Requisitos obrigatórios para a posição:
Entregas e resultados esperados para a posição:
- 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).
Nossa Stack
- Python
- Google Cloud Platform (GCP)
- BigQuery
- Dataproc (PySpark)
- Cloud Run
- Pub/Sub
- Cloud Storage
- GitHub / Bitbucket
- Arquiteturas orientadas a eventos