Sobre a oportunidade
A Radix busca um estrategista sênior de dados industriais para estruturar a base de dados de um cliente global do setor de energia offshore. O profissional definirá como o conhecimento operacional é representado, conectado, governado e escalado nas áreas de confiabilidade, produção e integridade de ativos. É necessário combinar um sólido conhecimento do setor de Óleo e Gás com expertise em ontologias, grafos de conhecimento, modelos de dados semânticos e padrões de dados industriais. O candidato selecionado atuará como um consultor de confiança, influenciando equipes de negócios, engenharia, TI, produtos e parceiros, indo além da simples liderança da entrega técnica dentro da Radix.
Responsabilidades
Definir e promover a estratégia de dados industriais para soluções corporativas de APM (Gestão de Desempenho de Ativos). Liderar o desenvolvimento de uma ontologia de domínio e de um grafo de conhecimento que conecte ativos, sistemas, equipamentos, itens de manutenção, modos de falha, processos, medições, eventos, ações e documentos. Definir princípios de modelagem semântica e a relação entre modelos de domínio corporativo e modelos de solução específicos para casos de uso. Estabelecer a estratégia para ingestão e contextualização de séries temporais, registros de manutenção, informações de engenharia, eventos operacionais, dados de monitoramento de condição e outras fontes industriais. Definir padrões para resolução de entidades, mapeamento de fonte para modelo, identificadores comuns, dados mestres, linhagem, qualidade de dados e propriedade (ownership). Estabelecer a governança para modelos de dados, incluindo convenções de nomenclatura, reutilização, documentação, versionamento, controle de acesso e processos de aprovação. Liderar discussões estratégicas e revisões de arquitetura com lideranças do cliente, especialistas no assunto (SMEs) operacionais, equipes de dados e parceiros de tecnologia, influenciando decisões além das equipes internas de entrega da Radix. Garantir que a base de dados tenha capacidade de escala entre múltiplos ativos e suporte análises, regras de monitoramento, modelos preditivos, produtos digitais e casos de uso de IA. Orientar (mentorar) engenheiros e arquitetos de dados, promovendo práticas consistentes entre squads e parceiros. Requisitos mandatórios: Sólida experiência profissional no setor de Óleo e Gás e compreensão aprofundada de operações industriais e desafios de gestão de ativos. Experiência comprovada na definição de estratégias de dados industriais, ontologias, grafos de conhecimento, modelos semânticos ou estruturas de dados corporativos comparáveis. Experiência na integração e contextualização de dados provenientes de historiadores industriais, plataformas EAM/CMMS, sistemas de engenharia, bancos de dados operacionais e repositórios de documentos. Conhecimento de padrões de dados industriais e práticas de classificação, hierarquias de ativos, taxonomias de equipamentos e estruturas de dados de confiabilidade. Forte compreensão de governança de dados, metadados, linhagem, qualidade de dados, propriedade de modelos e gestão de ciclo de vida. Proficiência técnica em SQL, Python, APIs, pipelines de dados e plataformas de dados em nuvem. Experiência com Microsoft Azure, Azure DevOps, fluxos de trabalho baseados em Git, CI/CD e práticas de DataOps. Capacidade de influenciar partes interessadas de nível sênior. Fortes habilidades de comunicação em inglês e experiência de trabalho em ambientes internacionais. Requisitos desejáveis: Conhecimento de AVEVA PI System, IFS ou outras plataformas EAM/CMMS, Bently Nevada System 1, Seeq e outras fontes de dados industriais. Familiaridade com normas e frameworks adicionais, como ISO 14224/15926, CFIHOS e padrões relevantes de informações de engenharia. Conhecimento de RCM, FMEA, RAM, manutenção preditiva, regras de monitoramento e soluções de gestão de desempenho de ativos. Experiência na viabilização de IA e análise avançada de dados por meio de bases de dados semânticas, incluindo agentes inteligentes, LLMs e soluções RAG. Experiência na escalabilidade de modelos de dados industriais e produtos digitais em múltiplos ativos, instalações ou regiões operacionais.