A Brunel está apoiando uma empresa do setor de georastreamento na busca por um(a) Data Engineering Team Lead para liderar iniciativas estratégicas de dados e impulsionar a evolução da sua plataforma. Buscamos um(a) profissional com perfil player-coach, capaz de equilibrar uma atuação técnica hands-on com a liderança de equipe, sendo responsável por guiar o time na construção de uma infraestrutura de dados moderna, escalável e orientada ao negócio. É essencial possuir inglês avançado ou fluente para conversação, já que a posição envolve interação constante com times e stakeholders internacionais. A contratação é no modelo CLT, com atuação 100% remota. Principais Responsabilidades: Atuação Estratégica e Técnica Atuar como engenheiro(a) sênior, participando diretamente do desenvolvimento (design, codificação e entrega de features). Liderar o desenho e evolução da arquitetura de dados, garantindo escalabilidade, confiabilidade e performance. Trabalhar com tecnologias modernas como Snowflake, Databricks e serviços em cloud (AWS/Azure). Gerenciar e desenvolver o time, promovendo um ambiente colaborativo e de alta performance. Incentivar o crescimento técnico e de carreira dos engenheiros. Atuar em conjunto com Product Managers na descoberta e definição de soluções, garantindo alinhamento com necessidades do negócio. Definir e garantir boas práticas de arquitetura, engenharia e metodologias ágeis. Gerenciar e reduzir dívida técnica da plataforma. Liderar iniciativas de análise, planejamento e execução de projetos de dados. Garantir entregas consistentes e alinhadas com os objetivos estratégicos. Responsabilidades do Dia a Dia: Desenvolver e otimizar pipelines de dados e processos de ETL (Airbyte, Fivetran, Azure Data Factory). Construir e manter infraestrutura de dados robusta e escalável. Trabalhar de forma colaborativa com times de dados, produto, engenharia e stakeholders de negócio. Gerenciar infraestrutura com práticas modernas (Terraform, Ansible, Azure Application Insights). Garantir governança, qualidade e confiabilidade dos dados. Atuar na operação de ambientes produtivos, incluindo suporte a incidentes críticos. Promover inovação contínua e adoção de novas tecnologias, incluindo uso de IA no ciclo de desenvolvimento. Requisitos Técnicos (Obrigatórios) Experiência sólida com pipelines de dados, ETL e ambientes produtivos. Experiência com Airbyte, Fivetran, Snowflake, Databricks e Azure Data Factory. Forte domínio de SQL e modelagem de dados (incluindo grandes volumes). Experiência com ferramentas de BI como Power BI e Sigma. Conhecimento em Infraestrutura como Código (Terraform, Ansible). Programação em Python (diferencial: Scala). Experiência com Docker e Kubernetes. Conhecimento em data lakes, bancos relacionais, NoSQL e OLAP. Boa comunicação e visão orientada a produto. Inglês fluente. Diferenciais Experiência com pipelines de AI/ML e serviços como AWS SageMaker ou Azure Synapse. Vivência com governança de dados e qualidade. Background em sistemas distribuídos, APIs ou arquiteturas orientadas a eventos. Formação e Experiência Mais de 6 anos de experiência em Data Engineering (hands-on). Mais de 3 anos liderando times ou iniciativas de dados. Formação em Ciência da Computação, Data Science ou áreas correlatas.