Especialista em Engenharia de Dados II (Vaga Afirmativa para Mulheres) at Itaú Unibanco

Hybrid - São Paulo, São Paulo, Brasil

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Especialista em Engenharia de Dados II (Vaga Afirmativa para Mulheres) no Itaú busca profissional para liderar a evolução de produtos de dados e plataformas analíticas, apoiando iniciativas de CRM, aquisição e engajamento, e preparando o ecossistema de dados para IA Generativa e novas capacidades de personalização. O candidato atuará em squads ágeis, construindo pipelines, garantindo governança, qualidade, e integrando dados aos canais digitais, com foco em escalabilidade e reuso.

Requisitos

Habilidades

  • Experiência sólida em Engenharia de Dados, Analytics Engineering ou áreas correlatas.
  • Vivência na construção e evolução de pipelines de dados (ETL/ELT).
  • Conhecimento avançado em SQL e Python.
  • Experiência com ambientes cloud (AWS, GCP ou Azure).
  • Conhecimento em modelagem de dados e camadas analíticas (SOR, SOT, SPEC ou similares).
  • Experiência com desenvolvimento e sustentação de produtos de dados em produção.
  • Vivência em squads e times ágeis multidisciplinares.
  • Capacidade de atuar de forma estratégica, influenciando decisões técnicas e de negócio.
  • Inglês avançado.

Responsabilidades

  • Atuar como referência técnica em Engenharia de Dados e Analytics nas squads e comunidades da área.
  • Construir e evoluir produtos de dados, como datasets, features e ativos analíticos.
  • Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados (ETL/ELT).
  • Garantir qualidade, governança, monitoramento e rastreabilidade dos dados.
  • Estruturar dados para consumo analítico e operacional em ambientes batch e near real-time.
  • Evoluir a plataforma de dados com foco em reuso, padronização e escalabilidade.
  • Integrar dados a canais digitais, plataformas de CRM e motores de decisão.
  • Apoiar definições de arquitetura e padrões de engenharia de dados.
  • Trabalhar em parceria com times de Produto, Analytics, Engenharia e CX, traduzindo necessidades de negócio em soluções de dados.
  • Contribuir para a evolução contínua das soluções e disseminação de boas práticas técnicas.

Tecnologias

SQLPythonAWSGCPAzureETL/ELTSORSOTSPECCRMgenerative AILLMdata pipelines

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