Data Architect - Lisboa 16/01/2025 Lisboa

Data Architect - Lisboa 16/01/2025
Lisboa
Lisboa, Lisboa, Portugal

Local (distrito, região): Lisboa

Hybrid (2 x semana)

Função: Data Architect

Duração da contratação: 1 ano

Requisitos:

- Até 10 anos de experiência no role para o serviço a contratualizar

- Licenciatura em Engenharia de Software ou Engenharia Informática ou similar

- Boa capacidade de comunicação escrita e verbal

- Conhecimentos do mercado Energy & Utilities e RGPD (valorizado)

- Capacidade de trabalho em ambiente colaborativo e com equipas globais

- Capacidade de análise crítica e focada em resolução de problemas

- Conhecimentos da metodologia Agile, ferramenta JIRA e Confluence (valorizados)

- Compromisso de qualidade de entregas

- Experiência em projetos estratégicos (valorizado)

- Conhecimento de idiomas (escrito e oral): inglês (obrigatório), português (valorizado), espanhol (valorizado)

- Conhecimentos atualizados de bases de dados e tecnologias analíticas, incluindo arquiteturas datalake/lakehouse e armazenamento No
SQL

- Experiência em Plataformas Cloud (uma ou mais: AWS, Google, Azure)

- Conhecimento de práticas de governo de dados e de segurança de dados

- Conhecimentos de Machine Learning, algoritmos e modelos estatísticos (como classificação, análise de séries temporais, regressão, …)

- Experiência em metadata management, data catalogs, data standards e melhores práticas de master data management

- Experiência em Bases de dados Big
Data (uma ou mais: Big
Query, Azure Synapse, AWS Red
Shift, Cassandra, Couchbase, HDFS)

Responsabilidades:

- Assegurar consistência nas políticas e práticas de governança de dados em todas as plataformas de negócios para manter uma abordagem unificada e padronizada alinhada com os requisitos regulatórios

- Implementar a responsabilidade técnica de dados, garantindo uma varredura holística de dados e rastreabilidade desde as principais aplicações operacionais e analíticas

- Implementar iniciativas globais para melhorar a qualidade geral dos dados, com foco nos desafios comuns enfrentados por várias plataformas de negócios

- Trabalhar em estreita colaboração com representantes de cada unidade de negócios para entender suas necessidades e desafios específicos de governança de dados

- Construir, com os proprietários de dados de negócios, o glossário de negócios e o mapeamento com ativos de dados para alcançar um catálogo de dados curado

- Fornecer programas de treinamento centralizados e estratégias de comunicação para garantir que as melhores práticas de governança de dados sejam compreendidas e seguidas de forma consistente em todas as plataformas de negócios

- Implementar mecanismos de monitoramento para rastrear a qualidade, consistência e conformidade dos dados com as políticas em toda a organização

- Modelar requisitos de negócio - vertente dados - em um modelo de dados normalizado, desnormalizado, em estrela ou outro padrão de acordo com os objetivos

- Modelar requisitos de negócio em um modelo de dados para além do tabular: colunar, grafo, geográfico, séries temporais, documento

- Modelar requisitos de negócio incluindo data streams, integrações (schema API, CRUD API)

- Desenhar e aplicar arquiteturas de dados de referência de acordo com os requisitos da estratégia de gestão de dados

- Desenhar e aplicar blueprint para framework organizacional de dados definido como os dados são obtidos, armazenados, consumidos, integrados, e geridos de forma a enriquecer Data
Lakes, MDU e Datamarts da empresa

- Definir indicadores inerentes à observabilidade do Data
Ops organizados em 3 aspectos:

- Saúde operacional de pipeline de dados (duração, atraso, retires, duração entre subsquentes execuções)

- Saúde ao nível do dataset (disponibilidade, freshness, volume, mudança de schema de dados)

- Saúde ao nível do dado (perfilagem dentro de "envelope de expectativa", detecção de outlier e anomalia, data drift e enforcement de regras de negócios)

- Assegurar funcionalidades técnicas (e. g. escalabilidade, segurança, performance, recuperação de dados, confiabilidade, etc. )

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