[Job - 29217] Data Architect (Azure), Brazil at Ciandt · Campinas

Somos especialistas em transformação tecnológica , unindo expertise humana à IA para criar soluções tech escaláveis. Com mais de 8,000 CI&Ters ao redor do mundo, já formamos parcerias com mais de 1,000 clientes durante nossos 30 anos de história. Inteligência Artificial é nossa realidade. Importante : se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente. Estamos em busca de uma pessoa para atuar com Arquitetura de Dados para liderar a construção e evolução da nossa plataforma de dados. Você será peça-chave na definição das fundações técnicas que sustentarão decisões de negócio orientadas a dados, atuando de forma transversal entre times de tecnologia, produto e negócios. Se você é apaixonado(a) por dados, tem visão arquitetural robusta e sabe equilibrar excelência técnica com liderança de pessoas, essa vaga é para você. Responsabilidades: Arquitetura & Plataforma de Dados: Projetar, criar e evoluir arquiteturas de Data Lake / Data Lakehouse, garantindo escalabilidade, resiliência e performance; Definir a arquitetura de referência da plataforma de dados no ecossistema Microsoft Azure, com uso estratégico de Microsoft Fabric, Azure Purview e Azure AI Foundry; Avaliar e recomendar tecnologias, ferramentas e padrões para compor o stack de dados da empresa; Garantir a adoção de boas práticas de segurança, particionamento, versionamento e organização de dados (Bronze, Silver, Gold / Medallion Architecture). Pipelines & Integração de Dados: Planejar e supervisionar a construção de pipelines de ELT/ETL para ingestão, transformação e disponibilização de dados; Definir estratégias de integração de dados entre múltiplas fontes (sistemas legados, APIs, bancos relacionais e não-relacionais, SaaS, IoT, etc.); Implementar e promover o uso de frameworks de aceleração de pipelines, como Databricks e/ou Snowflake, para maior produtividade e padronização; Garantir observabilidade e monitoramento dos pipelines com práticas de DataOps. Modelagem & Qualidade de Dados: Definir e aplicar padrões avançados de modelagem de dados (dimensional, relacional, Data Vault 2.0, etc.) para atender a diferentes contextos analíticos e operacionais; Estabelecer e monitorar métricas de qualidade de dados (completude, consistência, acurácia e pontualidade); Promover a padronização de contratos de dados (data contracts) entre times produtores e consumidores. Governança de Dados: Definir e implementar o framework de governança de dados da organização, incluindo catalogação, classificação, linhagem e políticas de acesso; Atuar como referência técnica na adoção do Azure Purview para gestão de metadados e conformidade; Garantir aderência a regulamentações como LGPD/GDPR, definindo controles de privacidade e segurança de dados desde o design (Privacy by Design). Machine Learning & IA: Colaborar com times deIA na preparação de dados e construção de pipelines de ML; Apoiar a adoção do Azure AI Foundry para estruturação de fluxos de dados voltados a modelos de inteligência artificial e LLMs; Promover boas práticas de MLOps e Feature Engineering na camada de dados. Liderança & Visão Estratégica: Liderar, mentorar e desenvolver o time de Engenharia de Dados, promovendo uma cultura de qualidade, colaboração e aprendizado contínuo; Conduzir cerimônias técnicas como code reviews, design reviews e arquitetura decisional (ADRs); Traduzir necessidades de negócio em requisitos técnicos de arquitetura, atuando como ponte entre áreas técnicas e executivas; Requisitos para o desafio: Experiência sólida com Arquitetura e Engenharia de Dados; Domínio de arquiteturas de Data Lake, Lakehouse e Data Warehouse em ambientes de nuvem; Experiência avançada com Microsoft Azure (Data Factory, Synapse, ADLS Gen2, Event Hub, etc.); Experiência com Microsoft Fabric e/ou Azure Purview; Conhecimento avançado em modelagem de dados (dimensional, relacional, Data Vault); Experiência na construção de pipelines de ELT/ETL em larga escala; Conhecimento de governança de dados e frameworks como DAMA-DMBOK; Habilidade de liderança técnica e comunicação com stakeholders de diferentes níveis; Experiência com SQL avançado e linguagens de programação como Python ou Scala; Conhecimento de práticas de DataOps, CI/CD para dados e versionamento (ex: dbt, Git). Diferenciais: Experiência com Databricks e/ou Snowflake; Conhecimento de Azure AI Foundry e ecossistema de IA generativa; Vivência com Machine Learning pipelines e MLOps; Certificações Microsoft: DP-900, DP-203, DP-600 (Fabric) ou equivalentes; #LI-DR3 MidSenior Somos especialistas em transformação tecnológica, unindo expertise humana à IA para criar soluções tech escaláveis. Com mais de 8,000 CI&Ters ao redor do mundo, já formamos parcerias com mais de 1,000 clientes durante nossos 30 anos de história. Inteligência Artificial é nossa realidade. Importante: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente. Estamos em busca de um Senior Machine Learning Engineer experiente e apaixonado por transformar dados em soluções inteligentes que geram impacto real no negócio. Sua missão: Você será responsável por desenvolver, implementar e otimizar modelos de machine learning em produção, trabalhando em um ambiente moderno e colaborativo com tecnologias de ponta. Responsabilidades: - Desenvolvimento de Modelos ML: Projetar, desenvolver e implementar modelos de machine learning escaláveis para resolver problemas de negócio complexos - MLOps e Produção: Construir e manter pipelines de ML robustos, garantindo a implantação, monitoramento e manutenção de modelos em produção - Engenharia de Features: Criar e otimizar features utilizando DBT e PySpark, trabalhando com grandes volumes de dados - Orquestração de Workflows: Desenvolver e gerenciar pipelines de dados e ML utilizando Apache Airflow - Processamento de Dados: Realizar processamento distribuído de dados em larga escala com PySpark - Colaboração: Trabalhar em estreita colaboração com cientistas de dados, engenheiros de dados e times de produto para entregar soluções end-to-end - Otimização: Monitorar performance dos modelos, identificar degradações e implementar melhorias contínuas - Documentação: Manter documentação técnica clara sobre arquitetura, modelos e processos Requisitos Técnicos: - Experiência sólida com desenvolvimento e deploy de modelos de Machine Learning em produção - Python avançado e bibliotecas de ML/DL (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, etc.) - Familiaridade com arquiteturas de GenAI: Amazon Bedrock ou similar, RAG pipelines, vector databases (pgvector, OpenSearch, Pinecone), e integração com APIs de LLMs - Arquitetura de APIs e microsserviços (FastAPI, API Gateway, ECS/EKS) - PySpark: Experiência comprovada em processamento distribuído de dados - SQL avançado e experiência com PostgreSQL - Apache Airflow: Construção e gerenciamento de DAGs complexos - Cloud AWS: Experiência em serviços como SageMaker, S3, EC2, Lambda, ECR/ECS - Experiência com Snowflake para armazenamento e processamento analítico - Conhecimento em DBT para transformação de dados e modelagem - Versionamento de código com Git e boas práticas de desenvolvimento Diferenciais: - Experiência com MLflow, Kubeflow ou outras plataformas de MLOps - Conhecimento em Docker e Kubernetes - Experiência com Feature Stores (Feast, Tecton, etc.) - Familiaridade com práticas de CI/CD para ML - Conhecimento em Big Data (Hadoop, Kafka, Spark Streaming) - Experiência com A/B testing e experimentação - Certificações AWS (ML Specialty, Solutions Architect, etc.) - Vivência com metodologias ágeis (Scrum, Kanban) #LI-DR3 MidSenior