Empresa: Cadastra
Quer fazer a diferença na nova economia e transformar pessoas e negócios para prosperarem? Vem pra Cadastra! Como Data Engineering & IA Manager , você liderará a construção, evolução e governança da arquitetura de dados dos nossos clientes e infraestrutura voltada para IA. Buscamos uma liderança técnica e com visão estratégica para gerenciar nossa equipe de Engenharia de Dados em um ambiente de consultoria impulsionado por Inteligência Artificial Essa posição é para atuar de forma híbrida (3x presencial e 2x remoto) , na nossa sede de São Paulo ou Porto Alegre. No nosso Data Hub você terá o desafio de: • Liderança & Cultura AI-First: Gerenciar e mentorar o time de engenharia de dados, incentivando o uso de ferramentas assistidas por IA no ciclo de desenvolvimento (Copilots, geração automática de documentação e código). • Arquitetura & IA Infrastructure: Desenhar arquiteturas de dados em nuvem preparadas para consumo de IA Generativa, LLMs e Machine Learning (incluindo pipelines para dados não estruturados). • Pipelines de Dados e Conectores MarTech: Supervisionar a ingestão (batch e real-time) das APIs de AdTech/MarTech (Google Ads, Meta, TikTok Ads e demais veículos de mídia) garantindo integração perfeita com Data Warehouses e CDPs. • Governança de Dados: Implementar políticas de qualidade, rastreabilidade, privacidade (LGPD) e segurança no tratamento de PII e dados sensíveis consumidos nos projetos. • Aceleração da Engenharia: Implementar ferramentas automáticas de detecção de anomalias em pipelines, testes de qualidade orientados por IA e monitoramento inteligente de custos em nuvem. • Sinergia com Ciência de Dados & MLOps: Liderar a criação da camada de Feature Stores e pipelines automatizados de preparação de dados para cientistas de dados e algoritmos preditivos de marketing. • Atendimento Consultivo: Atuar como especialista técnico em reuniões estratégicas com clientes, conectando objetivos de marketing às melhores soluções tecnológicas e de IA. Requisitos: O que a Cadastra espera de você: • Experiência comprovada na liderança ou gestão técnica de equipes de Engenharia de Dados. • Sólida experiência em Cloud Data Warehouses/Lakehouses (Snowflake, Google BigQuery, AWS Redshift ou Databricks). • Conhecimento e aplicação prática de conceitos de IA em Engenharia de Dados: manipulação de dados não estruturados, embeddings, Vector DBs (ex: Pinecone, Qdrant, ChromaDB) ou conectores para LLMs/RAG. • Vivência sólida no ecossistema de dados de marketing/mídia (APIs de anúncios, web analytics, CRMs e CDPs). • Forte entendimento de governança e segurança de dados aplicadas a LGPD em ecossistemas de dados com uso de IA.