Head de Dados at Privacy

São Paulo, SP

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Liderar a visão e execução da estratégia de dados da Privacy ponta a ponta — engenharia de dados, BI/analytics e ciência de dados/IA — garantindo que dados se tornem uma vantagem competitiva: alavancando receita, eficiência, controle de risco e melhorando a experiência de milhões de usuários.

Requisitos

Habilidades

  • Experiência sólida liderando times multidisciplinares de dados (Engenharia, BI e Data Science) com entregas de negócio reais.
  • Base forte em arquitetura de dados (DW/lakehouse, batch/streaming, modelagem, custo/finops).
  • Domínio em analytics/BI: definição de KPIs, métricas de produto, instrumentação, testes A/B, storytelling com dados.
  • Vivência em ML/IA aplicada, do ciclo de vida ao MLOps, experimentação e medição de impacto.
  • Experiência em governança e segurança de dados (LGPD, GDPR, PII, RBAC/ABAC, lineage, auditoria).
  • Gestão de roadmap, budget e fornecedores.
  • Comunicação executiva: clareza para influenciar o board e traduzir dados em estratégia.
  • Inglês profissional (documentação e fornecedores globais).

Idiomas

  • Inglês

Responsabilidades

  • Definir e executar a estratégia de dados (12–24 meses), conectando visão de longo prazo com entregas imediatas de valor.
  • Construir e liderar os times de Engenharia de Dados, BI/Analytics e Data Science (estrutura, rituais, cultura e trilha de carreira).
  • Desenhar e evoluir a plataforma de dados (data lake/warehouse, streaming, qualidade, lineage, catálogo, MLOps e observabilidade).
  • Garantir governança, compliance e segurança de dados (LGPD, GDPR, PII, auditorias, políticas de acesso e retenção).
  • Escalar analytics de produto e negócio: cohort, funnels, LTV, CAC, churn, pricing, testes A/B, instrumentação de features e métricas de produto.
  • Construir dashboards e visões executivas que empoderem o board e as áreas de negócio a agir em tempo real.
  • Patrocinar e entregar projetos de ML/IA de alto impacto: antifraude inteligente, propensão de compra, recomendação de conteúdo, previsão de demanda, smart-routing de pagamentos e personalização de experiência.
  • Orquestrar stakeholders de C-Level e GMs, equilibrando SLAs, dependências e trade-offs com Engenharia, Produto e Operações.
  • Selecionar, negociar e gerenciar fornecedores estratégicos (cloud, BI, antifraude, observabilidade).
  • Definir e monitorar métricas de sucesso para a área (frescor, confiabilidade, adoção e ROI dos casos de uso).

Tecnologias

data lakedata warehousestreamingqualitylineagecatalogMLOpsobservability

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