Resumo

O Líder de Dados é o responsável por garantir que a infraestrutura de dados do Gogroup (Gocase + Gobeaute) esteja operacional, eficiente e segura, sustentando tanto a operação do dia a dia quanto o ecossistema de ferramentas internas de inteligência artificial da companhia. O Gogroup está construindo um sistema operacional de IA para toda a empresa, e a camada de dados é a fundação desse sistema: sem dados confiáveis, disponíveis e bem modelados, nenhum agente, dashboard ou automação funciona.

A posição reporta ao Diretor de Business Operations e lidera diretamente a equipe de Dados (1 engenheiro de dados + 4 analistas/estagiários). É um papel de liderança técnica hands-on e com IA: esperamos alguém que defina arquitetura, estabeleça e cumpra metas de confiabilidade, atenda clientes internos e ainda coloque a mão no código quando necessário.

Responsabilidades

• Garantir que a infraestrutura de dados do Gogroup (Gocase + Gobeaute) esteja operacional, com eficiência, segurança e custo sob controle
• Definir, medir e bater metas de disponibilidade (ex.: uptime das camadas de dados), latência (ex.: tempo de resposta de queries) e confiabilidade (ex.: cobertura e qualidade da migração para a camada Silver) — tratando a plataforma de dados como um produto com metas e métricas explícitos
• Evoluir a arquitetura de dados da empresa (ingestão, transformação, modelagem em camadas, serving), reduzindo retrabalho, dado duplicado e fontes conflitantes de verdade
• Construir e melhorar a infraestrutura de dados que suporta todas as ferramentas de IA internas do grupo (assistentes, agentes, RAG, MCPs e integrações com LLMs), garantindo que os modelos tenham acesso a dados corretos, atualizados e governados
• Gerenciar e potencializar o contexto registrado da empresa e dos clientes — o modelo de mundo interno (processos, catálogo, operação, pessoas) e o modelo de mundo externo (clientes, mercado, canais) — como ativo estratégico consultável por pessoas e por IA
• Identificar e resolver as principais necessidades dos clientes internos (ex.: Growth, Operações, Financeiro, CX, Produto, liderança executiva etc.) no âmbito de dados, análises e informações, priorizando por impacto no negócio
• Estabelecer governança de dados: definição de fontes canônicas, catálogo, qualidade, controle de acesso, auditabilidade e segurança
• Propor e executar melhorias contínuas no sistema de infraestrutura e análise de dados, incluindo observabilidade de pipelines, alertas e redução de incidentes
• Liderar, desenvolver e avaliar a equipe de Dados (1 engenheiro + 4 analistas/estagiários), definindo metas, rituais e plano de desenvolvimento individual
• Gerenciar o custo da stack de dados (bancos, warehouse, ferramentas, cloud), com visão de eficiência por real gasto

Escolaridade

• Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação, Estatística, Matemática ou áreas quantitativas correlatas
• Pós-graduação ou especialização em Engenharia de Dados, Ciência de Dados ou áreas afins é desejável, não obrigatória — priorizamos histórico comprovado de entrega

Experiência

• 5+ anos de experiência em engenharia de dados, analytics engineering ou infraestrutura de dados, com histórico de sistemas em produção
• 2+ anos liderando pessoas ou atuando como referência técnica de time (tech lead), com responsabilidade por resultado e não apenas por tarefas
• Experiência comprovada operando plataformas de dados com metas de confiabilidade (SLAs/SLOs), não apenas construindo pipelines pontuais
• Experiência em e-commerce, D2C ou varejo digital é um diferencial relevante
• Experiência integrando dados a aplicações de IA (RAG, agentes, ferramentas sobre LLMs) é um diferencial forte

Competências Técnicas

• SQL avançado (modelagem, otimização de queries, tuning de performance)
• Python para engenharia de dados (pipelines, automações, integrações via API)
• Arquitetura de dados em camadas (medallion: Bronze/Silver/Gold ou equivalente) e modelagem dimensional
• Orquestração e transformação de dados (dbt, Airflow, Dagster ou equivalentes)
• Bancos relacionais em produção (PostgreSQL) e noções de bancos analíticos/warehouses
• Cloud (GCP, AWS ou equivalente): provisionamento, custo, segurança e monitoramento
• Ferramentas de BI e camada semântica (Metabase, Looker ou equivalentes)
• Integração de dados com sistemas de IA: APIs de LLMs, RAG, embeddings e protocolos de integração (ex.: MCP) — desejável
• Observabilidade e qualidade de dados: testes, alertas, monitoramento de pipelines e detecção de anomalias
• Versionamento e boas práticas de engenharia (Git, code review, CI/CD)

Competências Comportamentais

• Perfil de dono ("motorista"): assume o problema de ponta a ponta, não espera ser cobrado e responde por resultado, não por esforço
• Orientação a evidência: decide e comunica com dados auditáveis, números e níveis de confiança explícitos, não com opinião solta
• Comunicação executiva: traduz complexidade técnica para liderança e áreas de negócio com clareza e objetividade
• Priorização impiedosa: sabe dizer não, distingue o que move o negócio do que é apenas atividade
• Liderança hands-on: desenvolve o time, mas não terceiriza o entendimento técnico — consegue descer ao detalhe quando necessário
• Ritmo e senso de urgência compatíveis com uma operação D2C de alto crescimento
• Curiosidade genuína por IA aplicada e disposição para aprender rápido em um ambiente que muda todo mês

Outros Requisitos

• Inglês técnico para leitura de documentação (obrigatório); conversação é diferencial
• [Confirmar modelo de trabalho: presencial em Fortaleza/CE, híbrido ou remoto — e disponibilidade para presença no escritório]
• Portfólio, repositórios ou cases concretos de plataformas de dados construídas/operadas serão valorizados no processo