Arquiteto de Dados (Perfil Hands-On / Especialista de Dados)

Você é movido(a) por tecnologia, dados e inovação? 🚀 Na Triggo.ai, transformamos desafios complexos em soluções inteligentes. Somos uma empresa brasileira focada em Analytics, IA e transformação digital, ajudando organizações a tomar decisões mais estratégicas e gerar impacto real nos negócios. Trabalhamos com diferentes setores do mercado, sempre combinando tecnologia de ponta, visão de negócio e execução ágil. Se você quer construir soluções que fazem a diferença e crescer junto com um time de alta performance, seu lugar pode ser aqui. 👉 Vem para a Triggo.ai e construa o futuro com a gente. Responsabilidades e atribuiçõesDesenhar, definir e evoluir arquiteturas de dados corporativas, estabelecendo padrões, boas práticas e estratégias que garantam escalabilidade, desempenho, resiliência, segurança e eficiência de custos;Atuar na concepção de soluções de dados ponta a ponta, desde o entendimento da necessidade com áreas de negócio até a definição da arquitetura técnica, garantindo aderência aos requisitos funcionais e não funcionais;Projetar modelos de dados analíticos e arquiteturas de consumo, incluindo modelagem dimensional, definição de fatos e dimensões, Star Schema, camadas de curadoria e estruturas para analytics e BI;Definir estratégias de armazenamento e processamento de dados em ambientes Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse e Data Mesh, considerando volume, latência, governança e custo;Criar e evoluir pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados, com foco em resiliência, escalabilidade, observabilidade e automação;Aplicar práticas de DataOps e FinOps, promovendo eficiência operacional, monitoramento contínuo, qualidade de dados e otimização do uso de recursos em nuvem;Garantir integração entre plataformas de dados e iniciativas de IA, suportando casos de uso de analytics avançado, Machine Learning e GenAI;Definir padrões de modelagem, catálogo, linhagem, qualidade e governança de dados, assegurando consistência e confiabilidade da informação;Apoiar times técnicos e áreas de negócio na tradução de regras de negócio em estruturas analíticas, métricas, KPIs, indicadores e modelos de dados sustentáveis;Atuar como referência técnica, promovendo mentorias, revisões de arquitetura e direcionamento de boas práticas para o time de engenharia de dados.Requisitos e qualificaçõesRequisitos / Experiência:Sólida experiência em engenharia de dados em ambientes de média e grande escala;Forte atuação em arquitetura de dados e desenho de soluções analíticas.Modelagem de Dados Analítica:Modelagem dimensional;Definição de tabelas fato e dimensão;Modelagem para Data Warehouse, Data Marts e ambientes Lakehouse.Arquitetura e Organização de Dados:Experiência com camadas de dados Medalhão (Raw/Bronze, Trusted/Silver, Curated/Gold);Organização de dados para consumo analítico e operacional.Tecnologias e Linguagens:Domínio de Big Data e processamento distribuído (especialmente Apache Spark);Conhecimento avançado em SQL (tuning e otimização de queries complexas);Programação avançada em Python e PySpark.Cloud & Ferramentas:Experiência com serviços AWS (Glue, EMR, Lake Formation, Redshift, S3, Step Functions, entre outros);Vivência com pipelines ETL/ELT (dbt, Glue);Orquestração com Airflow e/ou Step Functions.Integração e Arquitetura:Integração de dados via APIs, microsserviços e containers;Experiência com mensageria (Kafka, Kinesis);Governança e Qualidade:Conhecimento em governança, segurança, compliance e controle de acesso;Experiência com observabilidade e qualidade de dados (monitoramento, auditoria, rastreabilidade e linhagem).Boas Práticas:Versionamento de código, CI/CD, testes automatizados e code review.Negócio & Liderança:Capacidade de traduzir conceitos de negócio em métricas, KPIs e OKRs;Experiência em liderança técnica, mentoria e desenvolvimento de times.Diferenciais:Experiência em ambientes de IA (preparação de dados para Machine Learning e GenAI);Vivência com Data Mesh, arquitetura orientada a domínios e produtos de dados;Conhecimento em catálogo de dados, data lineage, data quality frameworks e governança federada;Experiência com modelagem de dados para o setor financeiro.