Arquiteto(a) e Engenheiro(a) de Dados

Perfil desejado

Buscamos profissionais com sólida experiência em arquitetura e engenharia de dados para atuar em um projeto crítico de Inteligência de Dados para o setor público. Esperamos alguém capaz de desenhar soluções escaláveis e transformar requisitos de negócio e técnicos em implementações confiáveis.Requisitos de experiência:

• Experiência em arquitetura e engenharia de dados.
• Experiência no desenho e implementação de pipelines e na integração de dados.
• Desenvolvimento de processos ETL/ELT e harmonização de fontes de dados.
• Experiência em modelagem de dados, catálogos e dicionários de dados.
• Conhecimento em interoperabilidade, qualidade e governança de dados.
• Experiência no desenvolvimento de soluções de analytics e processamento de dados.

Como você atua (traços e colaboração):

• Visão sistêmica e foco em qualidade, escalabilidade e manutenção das soluções.
• Boa comunicação para traduzir necessidades técnicas e de negócio em decisões de arquitetura.
• Disposição para trabalhar com documentação clara e transferência de conhecimento.
• Responsabilidade com governança, padrões e consistência dos dados ao longo do ciclo de vida.
• Postura colaborativa para participar de melhorias contínuas e iniciativas de inovação.

Se você busca um ambiente de impacto e inovação na construção de dados para analytics, aqui é um ótimo lugar para contribuir.

Projects

Na Lisit, criamos, desenvolvemos e implementamos serviços de software com foco constante em inovação e paixão por desafios. Atendemos clientes com acompanhamento consultivo para automatizar e otimizar operações, apoiando transformações com uma estratégia integral de implementação. Neste projeto, atuaremos junto a um cliente do setor público para construir e evoluir soluções de Inteligência de Dados, promovendo integração, interoperabilidade e governança de dados. Você participará da concepção e entrega de arquiteturas escaláveis, pipelines e modelos analíticos que aumentam a qualidade e o valor do dado para o negócio e para a tomada de decisão.

Principais responsabilidades

Atuaremos como Arquiteto(a) e Engenheiro(a) de Dados para conceber e construir a base de dados do projeto de Inteligência de Dados no setor público, garantindo escalabilidade, rastreabilidade e reutilização.

• Projetar arquiteturas de dados escaláveis, considerando crescimento de volume, diversidade de fontes e requisitos de governança.
• Desenvolver pipelines e processos de integração de dados, do desenho técnico à execução, garantindo consistência e confiabilidade na ingestão e transformação.
• Implementar conectores e mecanismos de interoperabilidade entre sistemas e fontes, reduzindo fricção na troca de dados.
• Elaborar processos ETL/ELT e realizar a harmonização de fontes, padronizando estruturas, semântica e regras de negócio.
• Construir catálogos, dicionários e modelos de dados para apoiar entendimento, descoberta e gestão do conhecimento.
• Elaborar documentação técnica e conduzir transferência de conhecimento para a equipe do cliente e/ou para o time envolvido no projeto.
• Participar de iniciativas de inovação e melhoria contínua, propondo abordagens para aumentar produtividade, qualidade e observabilidade do pipeline.

Nosso objetivo é entregar soluções robustas que sustentem analytics e processamento de dados com alto impacto e aderência às práticas de qualidade e governança.

Condições

Modalidade de contratação: por entregáveis (Ordens de Serviço) e prestação de serviços.Atuação: projeto voltado ao desenvolvimento de soluções tecnológicas e inovação.Se interessar pela entrega de uma base de dados robusta e com alto impacto no setor público, prepare-se para atuar em arquitetura, engenharia, governança e integração de dados.

Desejável

• Experiência em projetos de inovação tecnológica, com capacidade de propor melhorias e evoluções para pipelines, modelos e governança.
• Vivência em ambientes com múltiplos stakeholders (técnicos e de negócio), apoiando alinhamentos e padronizações.
• Experiência reforçando práticas de qualidade e observabilidade em fluxos de dados, aumentando confiabilidade e reduzindo retrabalho.