Estamos em busca de uma pessoa para liderar o time de Engenharia de Dados para um de nossos clientes. Procuramos alguém que una visão técnica apurada com uma postura de liderança próxima e inspiradora. Essa pessoa será responsável tanto por guiar tecnicamente quanto por apoiar no crescimento individual de um time de 4 pessoas, cuidando da entrega de projetos estratégicos com impacto direto nos nossos produtos e decisões de negócio.
Responsabilidades
- Ser uma referência técnica, estando a frente da construção e manutenção de pipelines analiticas de baixa latência, revisão de código, boas práticas e estratégias de dados;
- Liderar, desenvolver e apoiar a carreira de um time (4 pessoas) de Analytics / Data Engineers;
- Colaborar com stakeholders de Produto, Engenharia, Growth, Finanças e Dados para transformar requisitos de negócio em soluções eficientes;
- Gerenciar prioridades e alinhar expectativas de stakeholders, mantendo a equipe engajada e com entregas consistentes;
- Participar ativamente das definições de arquitetura, escolha de ferramentas, e evoluções da stack de dados;
- Continuar hands-on, contribuindo com desenvolvimento e manutenção de pipelines, modelos analíticos e monitoramentos;
- Apoiar projetos estratégicos de dados como :
- Projeções financeiras, forecast de receita e análise de CAC / LTV;
- Otimização de campanhas de aquisição e retenção com alto volume de dados;
- Estruturação e operacionalização de modelos de risco no contexto de apostas esportivas.
Requisitos Principais
Experiência como líder técnico ou gestor de time de Engenharia / Analytics;Domínio de SQL e modelagem de dados para analytics;Experiência com ferramentas de ETL como Airflow, dbt, Fivetran, ou similares;Vivência em Plataformas de Dados (BigQuery, Snowflake, Databricks);Proficiência em Python (ou outra linguagem como Scala, Java, Rust);Boas práticas de versionamento (GitLab, GitHub);Visão de produto e boa comunicação com áreas técnicas e de negócio;Diferenciais
Experiência prévia como gestor técnico (Tech Lead, Chapter Lead, etc.);Experiência com deploy de modelos de machine learning;Conhecimento em ferramentas como Statsig, AppsFlyer, Adjust, Mixpanel ou Amplitude;Experiência com modelagem de dados financeiros e contábeis;Vivência no mercado de Fantasy, iGaming ou apostas esportivas;Conhecimento em detecção de anomalias e data drift;