Descrição da vaga
Garantir a excelência, integridade e confiabilidade dos dados corporativos, liderando a automação do monitoramento de qualidade de ponta a ponta, da origem ao consumo. Definir padrões, métricas e políticas de Qualidade e Governança de Dados, mitigando riscos operacionais e assegurando decisões estratégicas baseadas em dados precisos, consistentes e auditáveis.
Responsabilidades e atribuições
- Liderar iniciativas de Qualidade de Dados com base no DMBOK, promovendo a evolução da maturidade organizacional.
- Definir, monitorar e reportar SLAs e KPIs de qualidade, incluindo completude, acurácia, consistência, unicidade, validade, integridade e atualidade.
- Desenvolver e manter frameworks, regras de negócio e rotinas automatizadas de validação de dados em pipelines de larga escala.
- Executar data profiling e análise de causa raiz, atuando na correção de problemas na origem e na prevenção de recorrências.
- Implementar monitoramento e alertas de data observability para identificação proativa de falhas, anomalias e drift de dados.
- Atuar em parceria com Governança de Dados na construção e manutenção de catálogo, dicionário, metadados e linhagem de dados.
- Garantir padronização de dados em Data Warehouse e Lakehouse, incluindo nomenclatura, tipos e metadados.
- Participar da homologação de novas fontes e do code review de pipelines ETL e ELT, assegurando critérios de qualidade antes da produção.
- Disseminar a cultura de Qualidade de Dados, mentorando equipes técnicas e capacitando áreas de negócio.
- Apoiar a conformidade com LGPD, políticas internas e auditorias, garantindo rastreabilidade e governança dos dados críticos.
Requisitos e qualificações
- Ensino Superior em Análise de Sistemas, Processamento de Dados, Engenharia ou Administração de Empresas, com especialização ou MBA em áreas correlatas Ensino superior completo.
- Experiência sólida em Qualidade e Governança de Dados, com domínio do DAMA DMBOK.
- SQL avançado para análises complexas, validações e otimização de consultas.
- Conhecimento em modelagem de dados relacional e analítica, incluindo Data Warehouses, Data Lakes, Star Schema e Snowflake.
- Proficiência em Python aplicado à qualidade de dados, utilizando Pandas, Great Expectations e PySpark.
- Experiência em ambientes de nuvem como AWS, Azure ou Google Cloud Platform.
- Atuação prática com Databricks, incluindo PySpark, SparkSQL, Delta Lake e automação de rotinas de qualidade.
- Experiência em mapeamento de linhagem de dados, catalogação, gestão de metadados e monitoramento automatizado de regras de qualidade.
- Domínio do Erwin Data Intelligence Suite para sustentação da Governança e Qualidade de Dados.
Localidade: São Paulo