Dados jobs in United States

Experiência comprovada como Product Owner, PO Técnico ou Analista de Negócios Sênior em projetos de modernização de dados, Business Intelligence ou APIs.

Forte aptidão técnica e fluência na comunicação com times de Engenharia de Dados e Backend.

Experiência prática com Graph QL e análise de payloads JSON complexos.

Habilidade para lidar com grandes volumes de dados e experiência em análise de datasets para validação.

Experiência prévia em migração de dados de sistemas legacy para cloud (AWS, GCP ou Azure).

Conhecimento em plataformas de crédito ou antifraude.

Experiência na definição de KPIs (Key Performance Indicators) para monitoramento de qualidade de dados (Data Quality).

Buscamos um Product Owner (PO) Técnico altamente motivado para liderar a frente de consumo de dados e relatórios dentro da workstream de modernização. O PO será a ponte essencial entre as necessidades de negócio e a complexidade técnica da integração de dados em arquiteturas cloud-native. O foco principal é garantir que os relatórios sejam construídos com precisão e eficiência, utilizando dados provenientes de sistemas legados migrados e do Data Fabric global.

Definir, priorizar e manter o backlog de recursos (funcionalidades e histórias de usuário) necessários para o consumo de dados do Data Fabric e a construção dos relatórios finais.

Atuar como stakeholder primário para validação de entregas técnicas e de negócio.

Profundo conhecimento no consumo de dados via API, definindo padrões de requisição e resposta para payloads complexos.

Conhecimento prático em Graph QL é mandatório, sendo responsável por desenhar as queries mais eficientes para extração e composição dos dados no Orquestrador de Relatórios.

Trabalhar ativamente com o time de Engenharia para definir os schemas de dados e a governança de APIs.

Liderar a fase de análise de dados migrados de sistemas legados para a nuvem, garantindo a integridade, a qualidade e a equivalência das informações.

Definir e coordenar a execução de Testes de Equivalência (Equivalence Testing) para garantir que os relatórios construídos na nova arquitetura (Data Fabric) correspondam exatamente aos resultados do sistema legado.

Colaborar diretamente com os Data Stewards e times de Engenharia de Dados para entender a origem, o tratamento e a disponibilização dos dados no Data Fabric.

Liderar o discovery e o refinamento de requisitos complexos, garantindo que as soluções sejam escaláveis e performáticas.