Gerente de engenharia de dados

Take a step forward and let Edenred surprise you.

Every day, we deliver innovative solutions to improve the life of millions of people, connecting employees, companies, and merchants all around the world.

We know there are hundred ways for you to grow. With us, you will your skills in a multicultural, challenging, and dynamic environment.

Dare to join Edenred and get ready to thrive in a global company that will offer you endless opportunities.

Edenred is all about meritocracy. You come as you are, and you contribute. Indeed, the Edenred Group recognizes, recruits and develops all talents and singularities.

We are committed to preventing all forms of discrimination and to providing all our candidates with equal opportunities regardless of their gender and gender expression, disability, origin, religious belief and sexual orientation or any other criteria.

Responsabilidades Principais

Soft skill

Atuar como mediador de demandas externas, garantindo que o time opere com foco e sem interrupções não planejadas.

Gerenciar prioridades e backlog técnico do time de acordo com as demandas acordadas.

Ser o ponto de referência técnica e decisória para o time, garantindo que os projetos estratégicos sejam entregues de acordo com o planejado.

Entrega Técnica

Databricks , incluindo ingestão, transformação, orquestração e monitoramento.

Supervisionar a definição e implementação de padrões de arquitetura de dados (modelagem, camadas de dados, Delta Lake, Unity Catalog).

Assegurar aderência às práticas de governança: qualidade de dados, catalogacão, lineage e controles de acesso.

Ter autonomia para propor e implementar evoluções na stack de dados dentro do escopo acordado com a liderança.

Garantir SLAs de entrega e disponibilidade dos ativos de dados consumidos pelas áreas clientes como BI e Data Science.

Requisitos

Obrigatórios

Experiência em engenharia de dados (mínimo 10 anos na área).

Conhecimento em estruturação de ambientes de dados em DataBricks.

Databricks (Delta Lake, Spark, PySpark, Databricks Workflows).

Experiência em produtização de dados (datasets, data products, data quality).

Sólida vivência em engenharia de dados: pipelines batch e streaming, ingestão de dados (Data Factory) e transformação.

Capacidade de revisar e validar decisões de arquitetura de dados com autonomia.

Comunicacão clara com perfis técnicos e não-técnicos.

Inglês avançado.

Diferenciais

Vivência em arquitetura de dados (modelagem dimensional, Data Mesh e arquitetura similares).

Experiência em projetos de ingestão de dados de alta complexidade (múltiplas fontes, alta freqüência, grande volume).

Experiência com práticas de governança de dados (qualidade, catálogo, lineage, LGPD).

Histórico em ambientes de multinacionais ou organizações de grande porte.

Boa comunicação em língua francesa.

Perfil Comportamental Esperado

Visão sistêmica (entende impactos cruzados entre arquitetura, entrega e estratégia de dados).

Orientação a resultado (equilibra entrega imediata com sustentabilidade técnica).

Autonomia (opera com independência, toma decisões dentro do seu escopo e escalona quando necessário).

Gestão de ambiguidade (capaz de avançar com informação incompleta sem paralisia).

Influência técnica (articula com áreas parceiras e pares sem depender de hierarquia).