• Lead teams of data engineers and analytics professionals, providing technical direction and mentorship across the project lifecycle • Architect and implement cloud-native data platforms on AWS, designing schemas and ingestion pipelines that handle structured data from diverse sources including Excel feeds, legacy databases, and third-party systems • Design, develop, and maintain ETL/ELT pipelines using AWS Glue and Step Functions, ensuring reliable data transformation, validation, and quality enforcement at every stage • Own the infrastructure-as-code practice using Terraform — provisioning, versioning, and managing all cloud resources with full reproducibility and environment consistency • Deliver end-to-end reporting solutions through Power BI, translating complex data models into intuitive dashboards that provide stakeholders with actionable, near-real-time insights • Translate complex technical concepts and architectural decisions to non-technical stakeholders clearly and persuasively, facilitating informed decision-making at all levels • Establish and enforce best practices around data quality, pipeline monitoring, documentation, and incident response • Participate in pre-sales and discovery efforts, leveraging technical expertise to support scoping, estimation, and business development initiatives

• Plan, manage, and execute releases across all environments - from development to production. • Identify technical and functional interdependencies between various tracks. • Coordinate with all development pods and stakeholders across programs. • Review application code, documentation, and perform pre/post deployment tasks. • Define release process for new data engineering applications. • Change management communication to all required stakeholders. • Execute release packages, step-by-step deployment guides, and command line instructions on production environment. • Support project timelines, clearly setting expectations, and realigning expectations internally as priorities change. • Develop a sound understanding of client’s needs: data conversion and migration requirements, environment management and build processes, deployment planning and execution, solution designs, systems integrations, technical architectures, and infrastructure architectures.

• Lead the design and implementation of the Data Mesh architecture for the Aliare ecosystem; • Define integration strategies between legacy systems and the modern platform; • Establish federated governance standards across domains; • Design multi-cloud architecture (AWS, Azure, GCP); • Lead technical decisions regarding the data lake, APIs, streaming, and orchestration tools; • Mentor the technical team and establish best practices.

Role Description O(a) Engenheiro(a) de Dados deve ser capaz de criar, expandir e otimizar a arquitetura de pipelines de dados, bem como desenvolver e manter fluxos de dados de diversas áreas de nossos clientes. Este(a) profissional deve estar familiarizado(a) com conceitos e estratégias de DataOps, bem como execução de projetos gerenciados em modelo Ágil. O conhecimento de tecnologias de big data é imprescindível para esse cargo. É importante que se relacione bem com diferentes equipes - tecnologia e área de negócio principalmente - e que possa apontar oportunidades de melhoria na forma de estruturação dos dados para atingir o objetivo de análise do cliente. Responsibilities - Criar e realizar manutenção e melhoria de fluxos e dados (ETL e ELT) em casos de alta complexidade - Transformar dados - Realizar desenvolvimento, testagem, homologação, implantação, correção, entrega e automatização de testes em rotinas e processos complexos - Utilizar de ambientes Hadoop, Spark e estruturas Cloud (Azure, AWS e GCP) para construção e execução dos pipelines de dados - Participar de reuniões com equipe e clientes e das cerimônias propostas pela gestão de projetos ágeis - Interagir com áreas de negócio complexas para validação das entregas e realização de possíveis ajustes para o acompanhamento de Engenheiro(a) de Dados intermediários(as) - Identificar oportunidades de melhorias em processos, bem como desenhar e implementar as soluções propostas como: automação de processos manuais, otimização de data delivery, melhoria de arquitetura para aumento de desempenho e outras - Criar e melhorar continuamente a arquitetura de pipelines de dados - Combinar diversas bases de dados grandes e complexas para endereçar requisitos funcionais e não funcionais do negócio Qualifications - Domínio em Databricks - Experiência sólida com linguagem SQL e Python - Conhecimento do stack de dados Azure/AWS/GCP e técnicas de DataOps - Experiência com construção de fluxos de dados utilizando ferramentas de big data - Visão de foco no cliente e habilidade para comunicar ideias de forma clara e concisa, assim como em resolução de problemas Journey to Become a Fiver - Triagem de currículos - Bate-papo com equipe de Gestão Humana - Entrevista Técnica com lideranças do time - Entrevista Final com cliente Benefits - Vales Alimentação e Refeição (Swile) - Flexibilidade para crédito em Auxílio Home-Office (Swile) - Cobertura de até 100% em Plano de Saúde e Odontológico - Seguro de Vida em grupo - Trabalho remoto - Convênio Saúde Mental - psicoterapia online e presencial - Incentivo a certificações e cursos - Convênio para cursos de pós-graduação e MBA (Esalq/USP) - Parceria com escolas de idiomas - Parceria com academias e apps de bem-estar (Wellhub) - Palestras e rodas de conversa internas - Bônus por indicação - Happy hours - Mimos em datas comemorativas