• Owning and evolving the end-to-end data architecture, aligned to Cooper Parry’s strategy and enterprise standards • Defining architectural patterns, principles, and standards for: Data ingestion, Data transformation, Data modelling, Analytics and reporting • Acting as a trusted advisor to senior stakeholders on data architecture decisions • Designing and oversee solutions using Microsoft Fabric, including: OneLake Lakehouse and Warehouse architectures, Data Pipelines, Spark / Notebooks, Semantic models • Ensuring platform scalability, performance optimisation, cost efficiency, and security • Guiding the transition from legacy platforms where applicable • Providing technical leadership across data engineering practices, including: Batch and streaming data pipelines, ELT/ETL frameworks, CI/CD for data platforms • Architecting robust integrations from internal and third-party systems • Defining data quality, validation, and monitoring standards • Defining and enforcing: Data governance frameworks, Master and reference data strategies, Access control and role-based security • Ensuring compliance with GDPR and organisational security standards • Promoting high data quality and lineage transparency • Working closely with: Data Engineers, Analytics Engineers, BI Developers, Product and Business stakeholders • Mentoring and upskill team members • Reviewing solution designs and providing constructive architectural guidance

Role Description Buscamos um desenvolvedor Python com sólida experiência em dados que saiba escrever código de produção — APIs, pipelines, integrações — e que entenda profundamente o dado que trafega por ele. Buscamos quem já viveu os dois lados e se move entre eles com naturalidade. O time trabalha com um fluxo completo de dados: - Extração de bases relacionais, processamento em camadas na AWS (arquitetura medalhão) e disponibilização para microsserviços e BI. - A pessoa precisará atuar com autonomia, propor o melhor caminho técnico e transitar entre diferentes stacks conforme a demanda do projeto. Responsibilities - Ingestão e Extração: Desenvolver scripts (Python puro ou PySpark) para consultar bases SQL Server, tratar os dados e publicá-los em buckets AWS S3. - Processamento (Arquitetura Medalhão): Construir pipelines para mover e refinar dados entre as camadas Bronze e Prata utilizando Python, PySpark e AWS Glue. - Disponibilização de Dados: Garantir a entrega de dados em OpenSearch (Fast Data) e no Amazon Redshift (para suporte ao time de BI). - Integração com Microsserviços: Colaborar com a camada de consumo, onde microsserviços em Node.js consultam o OpenSearch para servir as aplicações finais. - Visão Consultiva: Atuar de forma autônoma, indicando os melhores caminhos técnicos e arquiteturais para o projeto. - Criar e consumir APIs dentro do ecossistema AWS (Lambda, Glue, S3). Qualifications - Python sólido: código estruturado, orientado a objetos e com testes (Pytest ou similar). - Experiência real com pipelines de dados: PySpark, AWS Glue, Mage.ai ou equivalente. - AWS na prática: S3, Lambda, Redshift, Glue. - Vivência com microsserviços e APIs — criação, integração e arquitetura. - SQL e integração com bases relacionais (SQL Server, PostgreSQL ou similar). - CI/CD e versionamento: GitHub Actions, GitLab, Terraform ou equivalente. - Perfil adaptável: confortável em trabalhar com diferentes stacks conforme o projeto exige. Differentials - Node.js — o microsserviço de consulta de dados do projeto está em Node. - Apache Kafka ou experiência com mensageria assíncrona. - OpenSearch ou Elasticsearch. - Atuação em contextos de alta criticidade ou volume de dados. Benefits - Esta contratação será no modelo PJ, atuando no modelo remoto.

• Konzeption, Implementierung und Optimierung moderner Data-&-Analytics-Plattformen mit Microsoft Fabric, Azure, Power BI, Data Factory, Data Engineering und Real-Time Analytics • Entwicklung skalierbarer Cloud- und Datenplattformen sowie Aufbau leistungsfähiger ETL-/ELT-Prozesse zur Integration strukturierter und unstrukturierter Datenquellen • Design und Weiterentwicklung moderner Datenmodelle, Data Pipelines und Self-Service-Analytics-Lösungen • Technische Lösungsarchitektur und Verantwortung für anspruchsvolle Kund:innenprojekte • Steuerung und Abstimmung interdisziplinärer Projektteams, Stakeholder und Kunden in agilen Projektumgebungen mit Scrum, Azure DevOps und GitHub • Einsatz innovativer Technologien wie Azure AI und Microsoft Foundry

• Design, develop, and maintain robust data processes and solutions to ensure the efficient movement and transformation of data across multiple systems • Develop and maintain data models, databases, and data warehouses to support business intelligence and analytics needs • Collaborate with stakeholders across IT, product, analytics, and business teams to gather requirements and provide data solutions that meet organizational needs • Monitor work against production schedule, provide progress updates, and report any issues or technical difficulties to lead developers regularly • Implement and manage data governance practices, ensuring data quality, integrity, and compliance with relevant regulations. • Collaborate on the design and implementation of data security measures, including access controls, encryption, and data masking • Mentor other associate and intermediate data engineers as needed • Perform data analysis and provide insights to support decision-making across various departments • Stay current with industry trends and emerging technologies in data engineering, recommending new tools and best practices as needed