Engenheiro de Dados Sênior

RESUMO DA POSIÇÃO O Engenheiro de Dados Sênior é o líder técnico da Fundação de Dados do IGEN — arquitetar, construir e operar a plataforma de dados do Snowflake, a infraestrutura de ingestão nativa do Azure e produtos de dados governados de que a organização mais ampla depende para a tomada de decisões confiáveis e a capacidade alimentada por IA. Possui a integridade arquitetônica da plataforma – padrões de ingestão, frameworks de transformação, governança de esquema, linhagem e SLAs de pipeline – e parceiros diretamente com o Diretor, Data & Analytics sobre estratégia de plataforma. Opera com capacidades de desenvolvimento assistidas por IA como uma parte padrão da disciplina, constrói dentro do ecossistema mais amplo da Microsoft e Azure, e mentores Engenheiros de Dados como escalas de função. Funciona dentro do framework de governança de IA desenvolvido em parceria com os EUA Venture Legal, InfoSec, Privacy e Compliance, garantindo que a base de dados suporte as obrigações SOC 2 Tipo 2 da IGEN e a implantação responsável de recursos de IA em toda a plataforma. IGEN, uma divisão da U.S. Venture, é uma empresa líder em software de conformidade fiscal confiável por líderes da indústria. Nossa plataforma de conformidade fiscal, alimentada por um motor de dados, oferece o conjunto completo de ferramentas para reduzir redundância e risco ao gerenciar implicações de conformidade fiscal em toda a organização. A localização preferida para este cargo é a sede corporativa em Appleton, WI, com opções de trabalho híbridas disponíveis. RESPONSABILIDADES DO TRABALHO • Lidera o projeto e implementação de pipelines de dados de nível empresarial em Snowflake e Azure — possuindo ingestão, transformação e servindo camadas para produtos de dados governados que suportam relatórios de liderança, análise de experiência do cliente, análise de uso de produtos e o pipeline de inteligência regulatória. • Padrões de ingestão e integração de arquitetos nos sistemas de origem do IGEN — incluindo bases de dados operacionais, plataformas SaaS, fontes de dados regulatórios e telemetria de produtos — aplicando CDC, lotes e padrões de streaming, quando apropriado. • Estabelece e mantém frameworks de transformação usando dbt como padrão de modelagem, define convenções de camadas e nomenclatura, e garante que todos os pipelines são controlados por versões, testados e observáveis. • Possui SLAs pipeline em toda a plataforma — definindo e rastreando metas de frescura, completude e taxa de erro para cada produto de dados, com runbooks documentados e rotação on-call para pipelines críticos de produção. • Aciona a governança do esquema e a disciplina de modelagem de dados — incluindo modelos de dados conceituais, lógicos e físicos, convenções de nomeação e o gerenciamento de quebra de mudanças através do consumo de painéis Power BI e recursos de IA a jusante. • Implementa e mantém o gerenciamento de linhagem de dados, catálogo e metadados, garantindo que cada KPI governado tenha uma fonte, definição, proprietário e status de certificação rastreável. • Parceiros com o Diretor, Data & Analytics sobre o modelo operacional do Centro de Excelência – incluindo processos de ingestão, priorização, revisões de stakeholders e o roteiro técnico para a plataforma de dados. • Utiliza assistentes de desenvolvimento de IA — GitHub Copilot, Microsoft Copilot, Claude, e ferramenta emergente baseada em agentes — como uma parte padrão da prática de engenharia diária. Aplica bom julgamento na revisão, validação e segurança lógica de transformação gerada por IA e código de pipeline. • Projeta e opera o pipeline de inteligência regulatória — ingerindo atualizações jurisdicionais de fontes federais, estaduais e locais e estruturando-as para análise de impacto de mudança assistida por IA a jusante contra os módulos CompliyIQ, Determinação Tributária e Reconciliação. • Implementa os controles de segurança, privacidade e conformidade de dados alinhados com as obrigações do SOC 2 Tipo 2 e o quadro de governança de IA – incluindo classificação de dados, controles de acesso, criptografia em repouso e em trânsito, manuseio de PII e requisitos de trilha de auditoria. Parceiros com os EUA Venture InfoSec, Privacidade e Compliance conforme necessário. • Aciona as melhores práticas de engenharia em toda a função de dados — incluindo CI/CD para dados, controle de versão, testes automatizados de lógica de transformação, observação e resposta incidente. • Engenheiros de dados Mentores — através de revisão de código, emparelhamento arquitetônico e compartilhamento de conhecimento — e contribui para o crescimento da capacidade técnica da equipe à medida que o IGEN escala a função. • Otimiza o custo e o desempenho em toda a plataforma Snowflake — incluindo dimensionamento de armazém, otimização de consultas, gerenciamento de armazenamento e visibilidade de recarga para o consumo de funções. • Desenvolve-se continuamente profissionalmente — particularmente no desenvolvimento assistido por IA, fluxos de trabalho de dados agentes e capacidades emergentes da plataforma de dados Microsoft e Azure. Mantém-se atual à medida que a fronteira entre trabalho humano e agente continua a evoluir. • Vive os valores da empresa de alto desempenho, relações de cuidado, previsão estratégica e espírito empreendedor. Campeão de melhoria contínua e qualidade. • Apoia esforços corporativos para segurança, conformidade do governo, e todas as outras políticas e procedimentos da empresa. • Viva os nossos valores de alto desempenho, relações de cuidado, previsão estratégica e espírito empreendedor • Encontrar um caminho melhor, defendendo a melhoria contínua e os esforços de controle de qualidade para identificar oportunidades de inovação e melhorar a eficiência, precisão e padronização • Aprender continuamente e desenvolver-se profissionalmente • Apoiar esforços corporativos para a segurança, conformidade do governo e todas as outras políticas e procedimentos da empresa • Desempenhar outros deveres relacionados conforme exigido e atribuído QUALIFICAÇÃO Necessário: • Licenciatura em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação ou disciplina relacionada; ou experiência demonstrada equivalente. • 4-7 anos de experiência profissional em engenharia de dados, com liderança técnica demonstrada em plataformas de dados de nível empresarial. • proficiência avançada em SQL — incluindo criação de consultas complexas, ajuste de desempenho e design de esquema em escala. • proficiência prática com ferramentas modernas de transformação de dados — dbt (preferenciado), Dataform ou framework de transformação equivalente — incluindo design de modelo modular, testes, documentação e integração CI/CD. • proficiência prática com ferramentas de orquestração de fluxo de trabalho — Airflow, Azure Data Factory, Dagster ou equivalente — incluindo design de DAG, gerenciamento de dependência e monitoramento operacional. • Experiência de produção com Snowflake — incluindo design de armazém, controle de acesso baseado em funções, otimização de desempenho e gerenciamento de custos. • Forte experiência de trabalho em serviços de dados da Microsoft Azure — incluindo Azure Data Factory, Azure SQL, Storage, Key Vault e integração com serviços de segurança e identidade da Azure. • Experiência comprovada na concepção e operação de pipelines de dados de produção — incluindo padrões de ingestão, quadros de transformação e observação. • Experiência manual usando assistentes de desenvolvimento de IA (GitHub Copilot, Microsoft Copilot, Claude ou equivalente) como parte da prática diária de desenvolvimento. • Forte conhecimento de trabalho da modelagem de dados — conceitual, lógico e físico — incluindo modelagem dimensional e padrões modernos de produtos de dados. • Conhecimento sobre governança de dados, linhagens e práticas de catalogação — incluindo classificação de dados, gestão de definição e gerenciamento de metadados. • Conhecimento de trabalho do CI/CD para dados — controle de versão, testes automatizados, promoção do ambiente e estratégias de retrocesso. • Compreender os quadros de segurança e conformidade dos dados — SOC 2, GDPR e PII — com a capacidade de operar num ambiente de dados regulamentado. • Proficiência com pelo menos uma linguagem de programação para trabalho de dados (Python, Scala, ou equivalente) — incluindo para orquestração de pipeline, transformações personalizadas e integração com APIs de plataforma. • Fortes habilidades de comunicação e colaboração — capazes de trabalhar eficazmente com pares de engenharia, analistas de negócios, o Diretor de Dados e Análise e stakeholders interfuncionais em Produto, Experiência do Cliente, Vendas e Marketing. • Demonstrada capacidade de orientar e crescer talento de engenharia. Preferido: • SnowPro Core ou certificação avançada SnowPro. • Certificação de dados Azure (por exemplo, DP-203 Data Engineer Associate). • Experiência com Power BI — incluindo modelagem de conjuntos de dados, gerenciamento de atualização e integração com fontes de dados do Snowflake ou Azure. • Experiência de integração de plataformas de dados com serviços de IA/ML — Azure OpenAI Service, Azure AI Foundry ou tecnologias de banco de dados vetoriais. • Experiência com plataformas de streaming (Kafka, Azure Event Hub, Pub/Sub) e CDC em escala. • Experiência contribuindo ou operando um modelo de data Center of Excellence — incluindo processos de ingestão, priorização e gerenciamento de stakeholders. • Experiência com infraestrutura-como-código para plataformas de dados (Terraform, Bíceps). • Experiência trabalhando em indústrias regulamentadas ou com cargas de trabalho sensíveis à conformidade (SOC 2 Tipo 2, SOX, dados financeiros, comércio regulamentado). • Familiaridade com malha de dados, produto de dados orientado para o domínio, ou arquiteturas lakehouse. • Experiência com ferramentas de observação para dados (Monte Carlo, Grandes Expectativas, OpenTelemetria ou equivalente). DIVISÃO 

 : IGEN

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