Pessoa Especialista em Arquitetura e Plataforma de Dados (Staff Data Engineer) — GCP & AI

Estamos buscando uma pessoa que ouse protagonizar com a gente.

Arquitetura de Referência: Definir a evolução do nosso Data Lakehouse no GCP, estruturando o ambiente multi-projeto orientado a domínios/produtos, garantindo isolamento de processamento vs. armazenamento e governança federada, além de definir padrões para tabelas Iceberg (BigLake) visando interoperabilidade e a topologia de VPC Service Controls (VPC-SC) e Shared VPC para trânsito seguro de dados entre domínios. Estratégia de FinOps para Dados: Desenhar e liderar a governança financeira do BigQuery, implementando modelos de alocação de custos (chargeback/showback), gestão inteligente de reservas de slots (BigQuery Editions) e políticas de ciclo de vida de armazenamento, definindo a estratégia arquitetural de Autoscaling de Slots (baseline vs. max slots), separação de reservations por criticidade de workload (ETL, BI, Ad-hoc) e diretrizes corporativas de migração para armazenamento físico comprimido (Physical Bytes) com ajuste fino da janela de Time Travel. Engenharia Aumentada por IA (Antigravity): Estruturar a arquitetura de adoção do Antigravity e agentes de IA para geração de código de engenharia de dados, definindo os padrões de contexto, templates modulares e limites operacionais para os agentes, bem como projetar a integração segura via Model Context Protocol (MCP) ou tool-use restrito aos metadados do catálogo, garantindo que a IA tenha contexto rico de schemas sem acesso direto a dados sensíveis (PII) de produção. Governança de Deploy (Gates): Estabelecer a arquitetura, as políticas e os critérios técnicos de corte (thresholds) de Quality Gates e Cost Gates nos pipelines de CI/CD que governam o que pode ou não entrar em produção, orientando a implementação técnica pelo time de plataforma. Alinhamento técnico: Atuar como referência técnica e apoio aos Techleads e 3 Engenheiros Sêniores da squad e como ponte estratégica junto às lideranças, conduzindo o processo de Architecture Decision Records (ADRs), liderando Design Reviews técnicos transversais e defendendo decisões arquiteturais através de métricas claras de ROI, SLA e redução de lead time.

Domínio profundo do ecossistema de dados GCP: BigQuery (internals, funcionamento do motor distribuído Dremel/Colossus/Borg, shuffle, spill-to-disk, slot contention, join strategies, otimização avançada de execução, particionamento, clusterização, Search Indexes, Materialized Views e estruturas aninhadas ARRAY/STRUCT), Dataplex, Cloud Composer (Airflow), Dataflow e Dataform (ou dbt). Experiência comprovada na arquitetura de ambientes multi-projeto no GCP com foco em isolamento de custos (FinOps), redes, IAM granular e segurança de dados. Vivência prática na criação de plataformas de Self-Service Data e implementação de arquiteturas modernas (Data Mesh, Medallion Architecture, Data Contracts). Experiência com engenharia de prompts avançada/contexto para LLMs aplicados a código e integração de ferramentas de AI-Assisted Development (Antigravity) em fluxos de engenharia de software/dados, incluindo estruturação de arquivos de regras de sistema (.antigravity, system instructions, RAG sobre repositórios de código e esquemas SQL) e avaliação determinística de código gerado por agentes. Forte domínio de CI/CD, Infraestrutura como Código (Terraform) e observabilidade de dados. Desejável: Certificações oficiais Google Cloud: Professional Data Engineer e/ou Professional Cloud Architect. Certificação FinOps Certified Practitioner (FinOps Foundation). Experiência prévia na construção de Internal Developer Platforms (IDP), como Backstage, ou portais de self-service de dados. Experiência na criação de servidores MCP (Model Context Protocol) customizados para conectar agentes de IA a bancos de dados e catálogos corporativos.