Supervisionar a equipe de Engenharia e Ciência de Dados, liderando a estruturação e evolução da área, com foco na criação e manutenção de modelos de dados eficientes, integrados às necessidades estratégicas da organização. Garantir a qualidade, consistência e governança dos dados, assegurando a confiabilidade dos indicadores utilizados na tomada de decisão. Promover a integração com outras áreas e impulsionar o uso de Inteligencia Artificial.
s e revisões regulares dos modelos de dados para garantir conformidade com normas e padrões.
6. Colaborar com as áreas de negócios e desenvolvimento para traduzir requisitos de dados em soluções efetivas.
7. Gerenciar o ecossistema de dados existente a fim de identificar oportunidades de otimização e melhoria.
8. Estruturar e manter pipelines de dados escaláveis, seguros e auditáveis.
9. Liderar o desenvolvimento e a implementação de soluções com machine learning, LLMs (como chatbots e automações cognitivas), e aplicações com Power Platform (Power Apps, Power Automate, Copilot, etc.)
Requisitos e qualificações:
-Superior completo em áreas de TI, Dados ou correlatas.
-Desejável pós graduação em Gestão de TI, Ciência e/ou Engenharia de Dados ou Gestão de Projetos.
-Dominar conceitos de modelagem de dados e suas boas práticas.
-Conhecimento avançado em SQL.
-Conhecimento sobre Microsoft Azure, Fabric, Power BI, DevOps, SQL Server, Power Platform, DataBricks e/ou similares.
Diferenciais:
-Conhecimento de ITIL
-Conhecimento de Métodos Ágeis
-Saber desenvolver, implementar e manter soluções de LLM, Integrações entre Sistemas, Data Lakes/Warehouses, Notebooks (Jupyter e similares).
-Saber desenvolver, implementar e manter modelos de dados conceituais, lógicos e físicos para bancos de dados relacionais, dimensionais e NoSQL.
-Saber desenvolver, implementar e manter fluxos/modelos de dados que suportem a integração de dados entre sistemas.
-Conhecimento avançado da linguagem Python.
