Coordenadora/Coordenador de Dados
HybridSão Paulo, São Paulo, Brazil
Job Summary
Define the roadmap, backlog, and capacity for the data team while establishing priorities aligned with commercial strategy. Lead the full product lifecycle for data solutions, from problem understanding to adoption and monitoring. Act as the bridge between business, technology, and data, translating commercial challenges into actionable recommendations. Guide the evolution of architecture, pipelines, and databases to ensure quality, governance, and scalability. Sustain production models and dashboards, measuring value through adoption and operational efficiency. Develop data scientists and engineers, tracking performance and career progression. Establish technical standards for documentation, versioning, and responsible AI use.
Required Qualifications
- Superior completo em Ciência da Computação, Engenharia de Computação, Engenharia de Software, Engenharia de Dados, Sistemas de Informação ou Ciência de Dados
- Visão de ponta a ponta de soluções de dados, abrangendo Ciência de Dados, Engenharia de Dados e BI/Analytics
- Capacidade de avaliar, orientar e garantir a qualidade técnica de soluções desenvolvidas em Python, SQL e PySpark
- Construção e sustentação de pipelines ETL/ELT, modelagem de dados, qualidade, governança, segurança e otimização de bases
- Modelagem preditiva e fundamentos de estatística, incluindo validação, métricas de erro, monitoramento e interpretação de resultados
- Experiência com ferramentas de BI e visualização, com foco na construção de produtos analíticos para tomada de decisão
- Liderança de equipes técnicas multidisciplinares, gestão de desempenho, priorização, gestão de stakeholders e comunicação com áreas de negócio
- Ambiente Azure e Databricks, incluindo notebooks, jobs e pipelines; além de PySpark e Excel avançado
- Conceitos e práticas de MLOps, sustentação de modelos em produção, versionamento com Git/Azure DevOps e orquestração com Airflow ou Azure Data Factory
- Aplicação de técnicas analíticas como séries temporais, forecast, segmentação, modelos de propensão, lead scoring, otimização ou experimentação A/B
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