AI summary
The role involves governing data initiatives for clients by mapping, documenting, and managing complex data environments, working on data pipelines and existing databases using AI tools. Responsibilities include data discovery, lineage building, and implementing governance processes in a dynamic environment.
Job Description
Estamos buscamos uma pessoa Engenheira de Dados t para atuar em iniciativas de governança de dados dos nossos clientes. Esta posição é peça-chave para mapear, documentar e governar ambientes de dados complexos e em constante evolução, preparando-os para a adoção de IA em escala.
A pessoa atuará diretamente sobre pipelines, bancos de dados e códigos existentes. O trabalho inclui descobrir como os dados fluem entre sistemas, construir a linhagem de dados e de componentes de TI e incorporar a governança ao ciclo de desenvolvimento. Aqui, IA não é um complemento: agentes e LLMs fazem parte do dia a dia do trabalho, acelerando a análise de código, a geração de metadados e a documentação, sempre com olhar crítico e validação humana. A posição combina forte conhecimento técnico, domínio prático de ferramentas de IA e a capacidade de interpretar grandes bases de código com pouca documentação, além de trabalhar próximo aos times técnicos e às áreas de negócio.
Responsabilidades:
- Descoberta e Mapeamento de Dados: Airflow, scripts Python, metadados, functions, packages e views SQL (bancos relacionais) para construir um inventário completo dos ativos de dados, suas dependências e consumidores.
- Linhagem de Dados: construir e publicar a linhagem em nível de objeto, e posteriormente de coluna. A linhagem deve cobrir fluxos de dados e componentes de TI em PostgreSQL e Snowflake.
Integração com Catálogo de Dados: integrar os resultados do mapeamento ao OpenMetadata via API, incluindo metadados técnicos, linhagem e ownership.
- Governance as Code: implementar automações em pipelines de CI/CD que mantenham catálogo e linhagem atualizados a cada PR e deploy, em um ambiente com alto ritmo de mudanças.
- Qualidade de Dados: definir e implementar regras técnicas de data quality e monitoramento para tabelas críticas.
- Colaboração: trabalhar em conjunto com os times de dados, DevOps e plataforma do cliente e com os donos de dados de negócio
- Documentação: produzir documentação técnica clara de cada objeto de dados, com inputs, outputs, dependências e propósito.
- Powered by AI: utilizar agentes de IA e LLMs (Claude, OpenAI) para acelerar a análise de código, a geração de metadados e a documentação, sempre com validação humana.
Requisitos:
- Sólida experiência com Python e SQL avançado
- Experiência consistente com Apache Airflow (desenvolvimento e troubleshooting de DAGs)
- Experiência com PostgreSQL e Snowflake
- Experiência com AWS (RDS, EC2 e serviços relacionados)
- Experiência com Git e pipelines de CI/CD
- Experiência com LLMs ou agentes de IA aplicados a análise de código e automação (Claude, OpenAI, Bedrock, LiteLLM, MCP)
- Capacidade de ler, compreender e fazer engenharia reversa de pipelines e códigos existentes
- Entendimento de modelagem de dados, gestão de metadados e conceitos de linhagem de dados
Diferenciais:
- Experiência com OpenMetadata, DataHub, Collibra ou ferramentas de catálogo similares
- Experiência com Astronomer (Airflow gerenciado) ou migrações de Airflow
- Experiência no mercado financeiro ou em gestão de ativos (posições, risco, P&L, trades)
- Familiaridade com Arcesium, Bloomberg ou sistemas de gestão de portfólio
- Experiência com Trino e recursos de governança do Snowflake (Horizon, Data Sharing)
- Certificações em cloud ou engenharia de dados (AWS, Snowflake)
- Inglês intermediário/avançado (B2 ou superior)
About the job
- Posted on
- Oct 1, 2026
- Job type
- Full-time
- Location
- BrazilRemote
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