Data Engineer Specialist (Data Quality)
Nestlé · São Paulo, São Paulo, Brazil
**Resumo da posição:** **Localização:** Nestlé Sede **Área/Stream:** IT \& Digital **Reporte:** Data Engineering Governance Manager **Modalidade:** Teletrabalho **Existe candidato Mapeado?** Não **Um dia na vida de...** * Atuar como principal referência técnica em Data Quality, definindo padrões, frameworks, processos e boas práticas para dados analíticos e operacionais. * Projetar, implementar e evoluir controles automatizados de qualidade de dados ao longo de todo o ciclo de vida dos produtos de dados. * Liderar iniciativas de Data Quality em parceria com equipes de Engenharia de Dados, Data Governance e áreas de negócio. * Definir e implementar métricas, regras, SLAs, scorecards e mecanismos de monitoramento da qualidade dos dados. * Integrar práticas de Data Quality às capacidades de DataOps, observabilidade, CI/CD e governança de dados. * Apoiar a implementação e evolução de Data Catalog, Data Lineage, Metadata Management e processos de certificação de produtos de dados. * Investigar causas raiz de problemas de qualidade, liderando ações corretivas e preventivas junto aos times responsáveis. * Apoiar a definição e adoção de padrões de Data Products e Enterprise Data Domains, garantindo consistência e confiabilidade dos dados. * Atuar como mentor técnico para engenheiros e analistas, disseminando conhecimento e elevando a maturidade da organização em Data Quality. * Influenciar roadmaps e decisões técnicas relacionadas à qualidade, confiabilidade e governança de dados. **O que vai contribuir para seu sucesso?** * Requisitos obrigatórios: * Graduação em áreas relacionadas à Tecnologia, Engenharia, Matemática, Estatística ou correlatas. * Experiência sólida em Data Engineering em ambientes analíticos corporativos de grande escala * Experiência comprovada na implementação de iniciativas de Data Quality, incluindo definição de regras, controles, monitoramento e remediação. * Conhecimento avançado de Data Quality Frameworks, Data Profiling, Data Validation, Data Cleansing e Data Observability. * Experiência em plataformas analíticas como Databricks, Snowflake, ou equivalentes. * Experiência em desenvolvimento de pipelines de dados utilizando SQL, Python e ferramentas modernas de Data Engineering. * Entendimento de Great Expectations e DBT para Data Quality, além de conceitos de linhagem, governança, privacidade, retenção e anonimização; * Conhecimento de DataOps, CI/CD, versionamento e automação de testes para dados. * Conhecimento de Data Catalog, Data Lineage, Metadata Management, Data Stewardship e Governança de Dados. * Experiência trabalhando com Data Products, Data Domains ou modelos de arquitetura orientados a domínio. * Capacidade de atuar como referência técnica, influenciar decisões arquiteturais e conduzir discussões com times locais e globais. * Inglês avançado para atuação em ambientes internacionais.